基于改进遗传算法的智能锻造生产线物流调度的分析与优化.pdf

基于改进遗传算法的智能锻造生产线
物流调度的分析与优化

摘要：

智能制造作为未来制造业的发展方向，对制造业的数字化、网络化、
智能化提出了更高的要求。在智能锻造生产线的生产过程中，物流调
度管理是关键因素之一，如何针对锻造生产过程中的不同物流需求进
行合理的调度，提高生产效率，优化物流成本，是锻造生产过程中需
要重点解决的问题。鉴于此，本文针对智能锻造生产线的特点，通过
改进遗传算法，提出一种基于遗传算法的物流调度优化方法，以求得
最优的物流调度方案，有效提升锻造生产线的效率和生产质量。

关键词：智能锻造生产线；物流调度；优化；遗传算法；效率

1.引言

随着人工智能技术的不断发展，智能制造被视为未来制造业的发展方
向。智能制造通过数字化、网络化、智能化手段，实现了制造业生产
过程的全过程控制，提高了生产效率和质量，降低了生产成本。

在智能制造的生产过程中，物流调度管理是至关重要的，它直接影响
着生产效率、生产周期和生产成本。智能锻造生产线作为一类典型的
生产线，其生产流程复杂、生产环境多变，物流调度极具挑战性。

为了满足锻造生产过程中物流调度的需要，本文提出了一种基于改进
遗传算法的智能锻造生产线物流调度优化方法。首先，通过对锻造生
产过程的分析，建立了生产过程的数学模型；其次，结合遗传算法，
设计了针对锻造生产过程中不同物流需求的调度优化算法；最后，通
过实验数据的分析，验证了该算法的优越性。

2.智能锻造生产线物流调度优化方法

智能锻造生产线的物流调度过程主要包括物料的到厂、检验、上料、
加热、锻压、冷却、下料、检验等多个环节。本文将该过程抽象为一
个具有多个任务和约束条件的多目标优化问题，通过建立数学模型，
将物流调度问题转化为一组数学形式的规划问题。

在原始遗传算法的基础上，本文针对智能锻造生产线物流调度问题的
特点，进行了一定的改进，提出了基于改进遗传算法的物流调度优化
方法。概括来说，该算法可以分为以下几个步骤：

（1）编码：将任务与机器相关联，构建初始种群。

（2）交叉：在父代个体的DNA序列中，随机选择几个位置进行交换，
并生成新的个体。

（3）变异：将某些个体的DNA序列随机地变化，以得到新的个体。

（4）选择：通过赌轮选择等方法，从新一代个体中筛选出适应度较高
的个体，作为下一代基因的父代。通过反复迭代，寻找到最优解。

3.实验结果与分析

本次实验结果表明，基于改进遗传算法的智能锻造生产线物流调度优
化方法能够有效提升生产效率和质量，减少生产成本。该方法的最优
调度方案所需要的时间明显少于人工调度方案，运输总成本也同样减
小。除此之外，该方法还较好地满足了实际生产环境下的物流调度需
求。

4.结论与展望

本文基于改进遗传算法，提出了一种可行的智能锻造生产线物流调度
优化方法，该方法可以有效优化生产过程中的物流调度问题，提高生
产效率和质量，减少生产成本。但是，本方法仍有局限性，例如对于
离线调度问题和多源物流调度问题的处理能力还有待提高。今后，我
们将重点关注遗传算法的具体改进，以进一步提升该方法的可行性和
实用性。

关键词：智能锻造生产线；物流调度；优化；遗传算法；效。

5.引言

智能制造是现代制造业的一个主要发展方向，其中智能锻造生产线是
一种重要的制造形式。如何优化智能锻造生产线的物流调度过程，提
高生产效率和质量，减少生产成本，一直是制造企业关注的焦点。传
统的人工调度方法已经不能满足现代制造的需求，因此需要研究新型
的智能化调度方法。

遗传算法是一种优化问题的搜索算法，具有全局搜索的能力，易于实
现和修改。因此，该方法在智能制造的优化问题中得到了广泛的应用。
本文基于改进遗传算法，提出了一种智能锻造生产线物流调度优化方
法，并对该方法进行了实验验证。

6.方法

6.1问题描述

智能锻造生产线物流调度问题的目标是使物料从原料库到成品出库的
过程中所需的总时间最短。该问题的具体描述如下：

设有n个作业需要分布在m条生产线上加工，其中第i个作业需要加
工的生产线集合为Si，第i个作业在第j条生产线上的加工时间为
tij。设原料库存储所有作业所需的物料，成品需要从成品库取出。现
在需要制定一种物料从原料库到成品库的调度方案，使得所需的总时
间最短，并且每条生产线同一时间只能加工一个作业，每个作业只能
在一个生产线上进行。

6.2改进遗传算法

改进遗传算法（improvedgeneticalgorithm，IGA）是在经典遗传算
法的基础上进行了改进的一种优化算法。其核心步骤包括编码、交叉、
变异和选择。

（1）编码

将任务与机器相关联，构建初始种群。将n个作业分配到m条生产线
上，每个作业只能在一个生产线上进行，因此可以用一个长度为n的