【摘 要】
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针对生产车间中物料配送不及时、效率低的问题,建立了基于装配车间送料路径寻优的数学模型,提出了一种改进的蚁群算法对该模型求解.算法主要针对状态转移概率方程以及信息素更新方式进行改进,并引入动态调整惯性因子的粒子群算法以确定蚁群算法的初始参数,取代以往按照经验取参的方式.最后对该算法进行实例仿真,改进算法总的迭代次数大于传统算法,但是寻优效果比传统算法好,符合工程实践要求,验证了改进算法的寻优效果优于传统蚁群算法.
【机 构】
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南昌大学机电工程学院,南昌 330031;温州静音汽车轴承有限公司,浙江 温州 325000
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针对生产车间中物料配送不及时、效率低的问题,建立了基于装配车间送料路径寻优的数学模型,提出了一种改进的蚁群算法对该模型求解.算法主要针对状态转移概率方程以及信息素更新方式进行改进,并引入动态调整惯性因子的粒子群算法以确定蚁群算法的初始参数,取代以往按照经验取参的方式.最后对该算法进行实例仿真,改进算法总的迭代次数大于传统算法,但是寻优效果比传统算法好,符合工程实践要求,验证了改进算法的寻优效果优于传统蚁群算法.
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