【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于改进遗传算法可重构装配线的优化排序方法，并可以此安排生产，属于生产线自动控制与信息
技术介绍
目前，大型的装配线制造系统面向多品种产品的装配过程，对系统的柔性与重构能力要求不断提高。可重构装配线(Reconfigurable Assembly Line, RAL)作为可重构制造系统的一个有机组成部分，是将可重构制造的理念应用于装配线系统中，构造局部模块自动化生产和全局柔性化生产的生产组织模式，使生产线系统既具有柔性和快速响应能力，又具有可重构能力。目前，对于这类生产线的排序方法的专利技术专利还未检索到。可重构装配线排序的目的是要使装配产品以小批量的形式不断生产，实现产品的混流、快速生产。经过对现有技术的文献检索发现，现有文献大多是对装配线排序的单个目标进行优化，如均勻零部件的消耗率、最小化传送带的停止时间、负荷均衡化等，或者通过加权方法将多目标问题转化为单目标问题。但是，对于可重构装配线而言，单纯优化某一目标，很难满足生产实际需求。此外，采用加权和的方法将多目标转化为单目标问题，目标 (指标)之间的权重难以准确评定，且会出现不同量纲相加现象，很容易导致局部最优解， 因此需要对影响可重构装配线排序的多目标进行综合优化。同时，可重构装配线的多目标优化排序是一类典型的NP - hard (non-deterministic polynomial非确定性多项式难题)。数学规划方法无法在多项式时间内解决这个问题。多目标遗传算法为解决这个问题提供了很好的途径，但是由于可重构装配线排序具有动态随机性、多约束性及多目标性的特点，增加了排序...
【技术保护点】
１．一种基于改进遗传算法的可重构装配线排序方法，其特征在于包括以下步骤：①根据可重构装配生产线的一个最小生产循环确定种群规模，以一个染色体为所有任务的全排列为标准进行基因编码；②计算个体的最小化可重构装配线的空闲和未完工作业量、均匀化零部件使用速率和最小化生产调整费用；③进行分级操作：采用群体排序技术，在Ｐａｒｅｔｏ最优解中对群体进行分级，通过比较步骤②中的数值，提取出当前种群中所有非劣解个体，构成当前的非劣解集，并将其划分为同一同级，赋予等级１，然后将这些个体从种群中剥离出来，在剩余个体中找出新的非劣解，并赋予其等级为２；重复上述过程，直到种群中所有个体都被分类为止；④执行Ｐａｒｅｔｏ优化解集过滤操作，将等级为１的个体保存在Ｐａｒｅｔｏ过滤器中，同时剔除劣解；若个体个数超出了设定的Ｐａｒｅｔｏ个数，则剔除相似解；否则进入步骤⑧；⑤计算各等级的适应度： ，为群体的规模数，为群体的分级数，为第级的群体规模， 为第级的适应度；⑥按适应度进行遗传操作：对初始种群的个体采用交叉概率和变异概率的自适应重构策略，根据种群个体特征自动调整交叉和变异的概率，实现自适应；⑦执行精英保留策略；⑧判断是否收...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：苑明海，许焕敏，纪爱敏，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：32
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