面向网络化制造的任务协同问题的研究.pdfVIP

· 先进管理技术 · 组合机床与自动化加工技术 文章编号：1001—2265(2010)07—0088—03 面向网络化制造的任务协同问题的研究 苏鹏程 ，王贵和 ，巩亚东 ，王宛山 (1．东北大学 机械工程与 自动化学院，沈阳 110004；2．辽东学院机 电学院，辽宁 丹东 118000) 摘要：网络化制造环境下，联盟企业 间的任务指派是典型的NP问题。文 中针对遗传算法 (geneticalgo— rithm，GA)收敛速度慢和 易陷入局部最优 的弊端 ，提 出了将 GA算法和模拟退火算法 (simulatedannea- lingalgorithm，SA)相结合的组合遗传算法(simulatedannealingalgorithmandgeneticalgorithm，SGA)o利 用SA的概率突跳能力使 GA快速跳 出局部最优，以增强和补充 GA的进化能力。以最小完成任务时间 为 目标构建了任务指派模型，采用基于任务的编码方式对 SGA进行 了编码 ，并对 GA和 SGA进行 了比较 分析，证明了SGA寻优性能明显优于GA。将 SGA应用于具体算例 ，结果表明该算法是可行的、有效的。 关键词 ：遗传算法；组合遗传算法 ；联盟企业 ；网络化制造 中图分类号 ：TH165．4 文献标识码 ：A Research ontheCollaboration inNetworkedManufacturingEnvironm ent SU Peng—cheng ，WANG Gui—he’，GONG Ya—dong ，WANG Wan—shan (1．SchoolofMechanicalEngineering Automation，NortheasternUniversity，Shenyang110004，China； 2．CollegeofMachinery＆Electricity，EasternLiaoningUniversity，DandongLiaoning118000，China) Abstract：TheshopscheduleisatypicalproblemofNP．AsGeneticAlgorithm (GA)isslowandeasytofall intoalocaloptimum，amixedmethod(Simulatedannealingalgorithm andGeneticAlgorithm，SGA)waspro- posed，whichimprovedthelocalsearch andevolutionability by applyingtheprobability mutationofSimula- tedannealnigAlgorithm (SA)．Theshopschedulemodelwasbuiltfortheaim tomniimizetheaccomplishnig timeandthecodemethodwasproposedbytaknigadvantagesofprocessing-based．Atthesametime，theana- lyzingwasmadebetweentheGA andtheSGA，whichprovedthattheserachingoptmium abilityofSGA is moreexcellencethantheGA ．Andalso，theSGA wasemployedofrtheactualexample，which shownthatthe methodofSGA iSavailableande伍cient． Keywords：GA(geneticalogrithm)；SGA(simulatedannealingalgorithm andgeneticalogrithm)；allianceenter- prise；networkedmanufacturnig 冲突。在网络化制造环境 中，每个联盟单位都是独立 0 引言