【摘 要】
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为了改善遗传算法的性能,提出一种基于机器学习的多策略并行遗传算法,使用机器学习方法改善遗传算法性能.首先,利用并行思想加速遗传算法进化过程,使用K均值聚类算法将初始种群划分为多个簇,然后将相似个体均匀分配给不同的子种群,保证子种群的多样性和均匀性;同时,在进化过程中,使子种群间相互通信,使用优秀个体替换其他种群中的较差个体,提升种群整体质量.然后,引入能自主感知环境的强化学习,实现遗传算法中重要参数交叉概率的自学习,使交叉概率根据经验适应进化过程.最后,通过函数实例测试验证了基于机器学习的多策略并行遗传算
【机 构】
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华中科技大学 数字制造装备与技术国家重点实验室,湖北 武汉 430074;山东理工大学 机械工程学院,山东 淄博 255000
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为了改善遗传算法的性能,提出一种基于机器学习的多策略并行遗传算法,使用机器学习方法改善遗传算法性能.首先,利用并行思想加速遗传算法进化过程,使用K均值聚类算法将初始种群划分为多个簇,然后将相似个体均匀分配给不同的子种群,保证子种群的多样性和均匀性;同时,在进化过程中,使子种群间相互通信,使用优秀个体替换其他种群中的较差个体,提升种群整体质量.然后,引入能自主感知环境的强化学习,实现遗传算法中重要参数交叉概率的自学习,使交叉概率根据经验适应进化过程.最后,通过函数实例测试验证了基于机器学习的多策略并行遗传算法的优越性和稳定性.
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制定面向可加工性的下料方案是实现智能制造的前提和基础.目前,针对多规格、大批量的矩形件切割路径优化方法通常只考虑毛坯或条带的共边切割,忽略了同质块的共边特性,不能有效降低包含切割成本在内的综合成本.鉴于此,本文提出以材料成本和切割成本综合最小的多目标规划模型.设计了同质块的共边切割策略,根据同质条带有无余料、条带所含毛坯个数的奇偶性共同确定块切割的起点和切割路径;设计的前瞻法在选择放置条带时,不仅要考虑当前条带的利用率,还要考虑布局当前条带后板材的整体利用率.最后,实现了综合成本最小的Pareto改进路径
针对基于中央回路的物料搬运系统中设施的布置,提出了双向多路径交互环形过道布置问题,其通道形状为首尾相通的封闭回路,设施之间的物料通过环形路径双向流动.针对所提问题,构建了混合整数规划模型,随后通过优化求解器进行精确求解,验证了模型的正确性.为了更快速高效地求解该问题,设计了一种混合鲸鱼算法.该算法将差分进化算法嵌入到鲸鱼算法气泡网觅食阶段,以提高算法局部搜索能力,并引入禁忌搜索机制,提高全局搜索性能.通过对标准算例进行试验,并与其他算法进行对比,验证了所提算法对解决双向环形过道布置问题的优越性.
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