【生产优化】基于双种群遗传算法求解车间生产线平衡问题附Matlab代码

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内容介绍

车间生产线平衡问题（APBL）是制造业中一个重要的优化问题，其目标是将任务分配给生产线上的工作站，以最小化生产时间和工作站闲置时间。本文提出了一种基于双种群遗传算法（DGA）求解 APBL 的新方法。该方法使用两个种群来探索解空间，一个种群专注于任务分配，另一个种群专注于工作站分配。通过使用协同进化策略，两个种群相互协作，提高了算法的搜索效率和解的质量。

引言

APBL 是一个 NP 难问题，传统的方法往往难以找到高质量的解。遗传算法（GA）是一种基于生物进化的启发式算法，已被广泛用于求解 APBL。然而，传统的 GA 存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题。

双种群遗传算法

DGA 是一种 GA 的变体，使用两个种群来探索解空间。在本文中，我们使用两个种群来分别处理任务分配和工作站分配问题。

任务分配种群

任务分配种群由一组染色体组成，每个染色体表示一个任务分配方案。染色体的基因代表任务的顺序，而基因的取值代表任务分配给的工作站。

工作站分配种群

工作站分配种群由一组染色体组成，每个染色体表示一个工作站分配方案。染色体的基因代表工作站的顺序，而基因的取值代表工作站分配的任务。

协同进化策略

两个种群通过协同进化策略相互协作。在每次迭代中，任务分配种群和工作站分配种群分别进化，产生新的后代。然后，后代被评估，并根据其适应度进行选择。

协同进化策略通过以下方式提高算法的性能：

• **多样性：**两个种群保持不同的搜索方向，提高了算法的解空间探索能力。

• **互补性：**任务分配种群和工作站分配种群相互补充，优化了任务和工作站的分配。

• **协作：**两个种群通过选择和交叉算子协作，融合了来自两个种群的优秀基因。

实验结果

我们对 DGA 进行了一系列实验，并将其与传统的 GA 和其他启发式算法进行了比较。实验结果表明，DGA 在求解 APBL 方面具有明显的优势：

• **更快的收敛速度：**DGA 比传统的 GA 收敛得更快，能够在较短的时间内找到高质量的解。

• **更好的解质量：**DGA 产生的解的质量高于传统的 GA 和其他启发式算法。

• **更高的鲁棒性：**DGA 对不同的 APBL 实例具有更高的鲁棒性，能够在各种情况下找到高质量的解。

结论

本文提出了一种基于双种群遗传算法求解车间生产线平衡问题的新方法。该方法通过使用两个种群和协同进化策略，提高了算法的搜索效率和解的质量。实验结果表明，DGA 在求解 APBL 方面具有明显的优势，为制造业中的生产线平衡优化提供了新的方法。

部分代码

% —————————选择函数———————————— % Function: Selection.m % Description: 选择函数 % Input: Fit_Pop % 种群适应度 % Num_Pop % 初始种群个数 % Pop % 初始种群 % Output: Pop_1 % 选择后的下一代种群 % Return: None % Referred：None % Variable：Pro_Pop % 基因概率(Probability of Population) % Others: 采用Selection-Holland转轮选择法 function[Pop_1]=Selection(Fit_Pop,Num_Pop,Pop) Pro_Pop=Fit_Pop/sum(Fit_Pop); % 种群中每个基因的概率 for j=1:1:Num_Pop % 轮盘赌选择法 RAND=rand(); %产生随机数 for i=1:1:Num_Pop if RAND<Pro_Pop(i) %随机数与基因概率进行比较 N(j)=i; % 记录选择基因的序号 break; end RAND=RAND-Pro_Pop(i); end end Pop_1=Pop(N,:); % 下一代种群

⛳️ 运行结果

参考文献

[1]李杨帆.基于双种群遗传算法的L公司生产线平衡问题研究[J].价值工程, 2018, 37(33):2.DOI:CNKI:SUN:JZGC.0.2018-33-116.

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2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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7 电力系统方面

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