【摘 要】
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传统遗传算法求解装配序列规划问题时会在初始化过程中产生大量非可行序列,影响求解速度并且导致最终得到的规划解质量不高。针对该问题,通过在初始化过程中加入启发式算子和
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
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传统遗传算法求解装配序列规划问题时会在初始化过程中产生大量非可行序列,影响求解速度并且导致最终得到的规划解质量不高。针对该问题,通过在初始化过程中加入启发式算子和基于无向图的广度优先搜索策略,保证了初始化个体的可行度和高适应度;在此基础上,对装配规划问题的特征重新对选择、交叉和变异算子进行了设计。实验表明,改进后的算法具有更好的稳定性和高效性,并且算法执行过程中不需要注入人工信息,使得装配过程更加自动化。
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