基于多色集合理论和遗传算法的加工中心工步排序研究_刘.pdf

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1、基于多色集合理论和遗传算法的加工中心工步排序研究———刘雪梅孟飞飞李爱平等·２４３７·基于多色集合理论和遗传算法的加工中心工步排序研究刘雪梅孟飞飞李爱平古志勇同济大学，上海，２０１８０４摘要：针对加工中心上一次装夹下复杂的工步排序问题，通过实例介绍一种基于多色集合理论和遗传算法的工步排序优化算法。首先，在分析工步排序原则和典型工艺路线的基础上，根据多色集合理论建立加工中心上工步排序问题的约束模型。然后，以辅助时间最短为优化目标，建立其数学优化模型。最后，将遗传算法应用到工步排序中从而得出最优解。实例证明，在多色集合约束模型约束下的遗传算法能够很好地求解加工中心上

2、的工步排序问题，排序结果接近最优且可以大幅提高加工中心的效率。关键词：工步排序；多色集合理论；数学优化模型；遗传算法中图分类号：ＴＨ１６２ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－１３２Ｘ．２０１３．１８．００５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭａｃｈｉｎｉｎｇＳｔｅｐＳｅｑｕｅｎｃｉｎｇｏｆＭａｃｈｉｎｉｎｇＣｅｎｔｅｒＢａｓｅｄｏｎＰｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃＳｅｔｓＴｈｅｏｒｙａｎｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍＬｉｕＸｕｅｍｅｉＭｅｎｇＦｅｉｆｅｉＬｉＡｉｐｉｎｇＧｕＺｈｉｙｏｎｇＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，２０１８０４Ａｂｓｔｒａｃｔ

3、：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｍａｃｈｉｎｉｎｇｓｔｅｐｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｏｎｍａｃｈｉｎｉｎｇｃｅｎｔｅｒａｔｏｎｅ－ｔｉｍｅｃｌａｍｐｉｎｇ，ａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇｍａｃｈｉｎｉｎｇｓｔｅｐｓｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｖｉａａｎｅｘａｍ－ｐｌｅ，ｗｈｉｃｈｗａｓｂａｓｅｄｏｎｐｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃｓｅｔｓｔｈｅｏｒｙａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｍｏｄｅｌｗｈｉｃｈｗａｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃｓｅｔｓｔｈｅｏｒｙ

4、ｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｆｔｅｒｔｈｅａｎａｌｙｓｅｓｏｆｍａｃｈｉｎｉｎｇｓｔｅｐｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｎｄｔｙｐｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｒｏｕｔｅｓ．Ｔｈｅｎｉｔｓｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｓｅｔｕｐｂｙｔａｋｉｎｇｔｈｅａｓｓｉｓｔａｎｔｍａｃｈｉｎｉｎｇｔｉｍｅａｓｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｂｊｅｃｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｏｐｔｉｍｕｍｓｏｌｕｔｉｏｎｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙａｐｐｌｙｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｔｈｅｓｏｌｖｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆｍａｃｈｉｎｉｎｇｓ

5、ｔｅｐｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ．Ｔｈｅｅｘａｍ－ｐｌｅｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｍａｃｈｉｎｉｎｇｓｔｅｐｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｏｎｍａｃｈｉｎｉｎｇｃｅｎｔｅｒｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇｒｅｓｕｌｔｉｓｎｅａｒ－ｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｍａｃｈｉ－ｎｉｎｇｃｅｎｔｅｒｇｒｅａｔｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｃｈｉｎｉｎｇｓｔｅｐｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ；ｐｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃｓｅｔｓｔｈｅｏｒｙ；ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｏ

6、ｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄ－ｅｌ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［１］０引言等针对数控加工中心的工步排序问题，提出了随着社会对产品多样化、低制造成本及短制使用特征关系图和特征高度描述待加工特征之间造周期等的需求日趋迫切，柔性制造系统发展迅加工的优先关系、用工步优先关系矩阵校验工步速。许多产品也由单品种、大批量生产逐步向多序列合理性的方法，利用遗传算法对零件一次装［２］品种、中小批量发展。为了提高设备利用率、生产夹情况下的加工工步进行优化排序。秦宝荣等效率，许多企业逐步采用柔性生产线，这使得数控将遗传算法应用到工步排序优化中，提出了一种［３］加工中心成为主要设

7、备。与数控加工相比，在现启发式基因重组方法。Ｋｒｉｓｈｎａ等在考虑约束代加工中心中，一般工序数目较少，一个工序内的条件的前提下，采用蚁群算法求解工步的最优排［４］工步数较多，有时一次装夹下的工步数多达５０个序。黄伟军等针对工艺路线优化的问题，基于以上，单纯依靠经验难以得出最优的工步排序方约束关系，建立了工步图的拓扑排序模型，利用遗案。因此，研究加工中心工步排序的优化方法，尽传算法进行求解时，采用了罚函数的方法。量缩短加工辅助时间，充分发挥加工中心的生产以上研究方法针对复杂工步排序问题，存在效率，具有十分重要的意义。着形式化程度低、求解速度慢等问题。基于多色［５－

8、６］集合约束模型的遗传算