一种改进的遗传算法在资源优化配置中的应用研究

摘要

为解决网络化协同制造过程中的制造资源优化配置问题,提出通过一种改进的基于影响度因子的遗传算法进行求解.算法采用整数编码,每个染色体代表一条加工路线;为获取最优的加工路线,以总的运行成本、运行时间和加工质量为优化目标构造目标函数;在求解过程中,计算出与每个染色体相对应的目标值,及目标非标准化对决策的影响度,进而利用影响度因子确定每个染色体对最小运行成本、最小运行时间及最优加工质量的相对隶属度,利用相对隶属度构造相对适应度函数,以减小目标非标准化对优化结果的影响.最后应用该算法处理了复杂零件协同制造过程中制造资源优化配置的一个实例,以证明该算法的可行性与有效性。