基于改进最大-最小蚂蚁系统的多工艺路线决策方法研究VIP专享VIP免费

第1页共14页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共14页基于改进最大-最小蚂蚁系统的多工艺路线决策方法研究1刘新华，张旭堂，刘文剑(哈尔滨工业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：为了实现工艺规划与生产调度的集成，提出了基于最大-最小蚂蚁系统的多工艺路线决策方法。给出了零件可行性工艺路线图的概念，建立了多工艺路线决策问题的数学模型，从而将零件的工艺路线规划问题转化成对零件可行性工艺路线图中具备最优值的路径搜索和寻优问题。提出了基于精英蚂蚁排序策略的改进最大-最小蚂蚁系统，并设计了算法流程。最后，通过仿真实例验证了改进的算法具有很好的鲁棒性，并且在性能上优于其他算法。关键词：多工艺路线决策；最大-最小蚂蚁系统；可行性工艺路线图ResearchonMulti-ProcessRoutesDecision-MakingMethodologyBasedonImprovedMax-MinAntSystemLIUXin-hua,ZHANGXu-tang,LIUWen-jian(SchoolofMechatronicsEngineering,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)Abstract：Inordertorealizeintegrationofprocessplanningandproductionscheduling,anMMAS-basedmethodologyformulti-processroutesdecision-makingwasproposed.Thefeasibilityprocessgraphforapartwasdefinedandthemathematicmodelofmulti-processroutesdecision-makingproblemwassetup.Thus,theproblemofmulti-processroutesdecision-makingwastransformedintotheproblemofsearchingoptimumpathinthisdirectedgraph.Moreover,animprovedmax-minantsystembasedonthestrategyofsortingeliteantswaspresentedandtheflowchartwasdesigned.Finally,bysimulations,therobustnessandoutperformingothersoftheimprovedalgorithmwereverified.Keywords：multi-processroutesdecision-making;max-minantsystem;feasibilityprocessgraph0引言工艺路线是连接产品设计和产品制造的重要纽带，没有合理正确的工艺路线，就不可能经济而有效地将设计蓝图转变成合格产品[1]。因此，工艺路线的合理制定对于保证产品质量、提高生产率以及降低生产成本1基金项目：国防科工委基础科研项目(D0420060521)。Foundationitem:CommissionofScienceTechnologyandIndustryforNationalDefenseResearchProject,China(No.D0420060521).作者简介：刘新华（1981-），男，江苏徐州人，哈尔滨工业大学机电工程学院博士研究生，主要从事工艺准备集成技术、本体技术、粗糙集理论、人工智能等方面的研究。E-mail：l_xinhua@yahoo.com.cn。第2页共14页第1页共14页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共14页都具有十分重要的意义。目前，工艺路线的决策方法主要有基于事例推理的方法[2]、基于知识推理的方法[3]和基于特征的决策方法[4-5]等。但是这些决策方法主要采用线性规划的方式，容易导致一些本来可选的工艺路线方案在工艺规划的早期阶段就被过早地丢弃，还可能由于太多的约束使得最终的工艺路线方案并不是最优；同时，在工艺规划过程中，现有的CAPP系统对后续生产调度考虑不充分，因此，制定的工艺路线在后续的生产调度过程中常常遭遇诸如资源瓶颈等问题。对此，很多学者试图将人工智能技术用于工艺路线决策，如遗传算法[6-7]、神经网络[8-9]、进化算法[10]、蚁群算法[11]以及它们的混合算法[12-13]，并取得了较好的成果。由于受到产品种类多样性、制造过程离散性、生产环境复杂性以及系统状态模糊性的综合影响，每种算法都有各自的特色和不足。蚁群优化算法（AntColonyOptimization，ACO）是模拟真实蚁群觅食过程寻求最短路径的原理而发展起来的一种启发式仿生搜索算法，最早由意大利学者M.Dorigo等人提出，用于求解复杂的组合优化问题[14-16]。实验结果表明蚁群优化算法具有较强的鲁棒性和发现较好解的能力，但同时也存在一些缺陷，如收敛速度慢、容易出现停滞现象、算法的运行时间长等，从而影响了蚁群优化算法在组合优化问题中的应用。本文针对上述问题，提出了基于最大-最小蚂蚁系统的工艺路线规划方案。文章首先阐述了零件可行性工艺路线图的概念，从而将...