基于烏鴉搜索算法的裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃
發(fā)布時間:2021-02-08 19:10
針對裝備維修性試驗驗證過程中拆卸任務(wù)難以有效規(guī)劃的問題,提出了一種基于烏鴉搜索算法的裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃方法。分析了拆卸任務(wù)的流程關(guān)系,建立了拆卸任務(wù)流程關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。將維修時間作為評價并行拆卸任務(wù)規(guī)劃結(jié)果的適應(yīng)度函數(shù)模型,結(jié)合烏鴉搜索算法的計算步驟,引入遺傳算法的交叉操作方式和變異操作方式,實(shí)現(xiàn)了對烏鴉搜索算法的離散化處理,滿足了裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃問題的求解需求。實(shí)例應(yīng)用結(jié)果表明:相比遺傳算法,烏鴉搜索算法的尋優(yōu)能力和搜索能力更優(yōu),適用于裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃工程實(shí)踐。
【文章來源】:火力與指揮控制. 2020,45(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
圖4個體交叉操作過程示意圖
(總第45-)任務(wù)編號拆卸時間任務(wù)編號拆卸時間A3L2B5M5.5C8N4D6O2E6P6F7.5Q2G7.5R6.5H8S2I7T4J6U2K4V2徐達(dá),等:基于烏鴉搜索算法的裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃卸任務(wù)2和1無論誰先拆卸,都不影響I1內(nèi)部的流程關(guān)系,則I1經(jīng)變異操作后產(chǎn)生的個體I贊1為53142,并記這種變異操作方式的函數(shù)表達(dá)式為:(14)式中,a和b為位置互換的兩個拆卸任務(wù)。4.3CSA離散化處理至此,在建立交叉、變異操作函數(shù)的基礎(chǔ)上,則當(dāng)r1>P時,式(8)的離散化處理方法為:(15)式中,B為閾值。當(dāng)r1≤P時,式(9)的離散化處理方法為:(16)式(11)的離散化處理方法為:(17)至此,面向PDTP問題的CSA的迭代計算流程如圖5所示。圖5面向PDTP問題的CSA5應(yīng)用實(shí)例以維修任務(wù)“某型裝備動力艙吊艙”為例,該維修任務(wù)共包含22項拆卸任務(wù),各拆卸任務(wù)的拆卸時間如表1所示。表1各拆卸任務(wù)的拆卸時間(單位:min)篇幅所限,本文不再給出流程關(guān)系矩陣S,僅給出維修任務(wù)的流程關(guān)系圖,如圖6所示。圖6中虛線框1和2中的拆卸任務(wù)對于各自虛線框外的拆卸任務(wù)具有相同的流程關(guān)系,如拆卸任務(wù)A同虛線框1中所有的拆卸任務(wù)為串行拆卸關(guān)系。圖6動力艙吊艙流程關(guān)系圖由圖6可以看出,拆卸任務(wù)間的并行拆卸關(guān)系較多,合理規(guī)劃拆卸任務(wù)的空間較大。令D=4和5,J1為動態(tài)算子,a=J,b=K,N=10,M=100,P=0.1,fl=2,B=1。則CSA求取的適應(yīng)度函數(shù)值變化情況分別如圖7和下頁圖8所示。圖7D=4時,適應(yīng)度函數(shù)值收斂曲線·103·0103
(總第45-)任務(wù)編號拆卸時間任務(wù)編號拆卸時間A3L2B5M5.5C8N4D6O2E6P6F7.5Q2G7.5R6.5H8S2I7T4J6U2K4V2徐達(dá),等:基于烏鴉搜索算法的裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃卸任務(wù)2和1無論誰先拆卸,都不影響I1內(nèi)部的流程關(guān)系,則I1經(jīng)變異操作后產(chǎn)生的個體I贊1為53142,并記這種變異操作方式的函數(shù)表達(dá)式為:(14)式中,a和b為位置互換的兩個拆卸任務(wù)。4.3CSA離散化處理至此,在建立交叉、變異操作函數(shù)的基礎(chǔ)上,則當(dāng)r1>P時,式(8)的離散化處理方法為:(15)式中,B為閾值。當(dāng)r1≤P時,式(9)的離散化處理方法為:(16)式(11)的離散化處理方法為:(17)至此,面向PDTP問題的CSA的迭代計算流程如圖5所示。圖5面向PDTP問題的CSA5應(yīng)用實(shí)例以維修任務(wù)“某型裝備動力艙吊艙”為例,該維修任務(wù)共包含22項拆卸任務(wù),各拆卸任務(wù)的拆卸時間如表1所示。表1各拆卸任務(wù)的拆卸時間(單位:min)篇幅所限,本文不再給出流程關(guān)系矩陣S,僅給出維修任務(wù)的流程關(guān)系圖,如圖6所示。圖6中虛線框1和2中的拆卸任務(wù)對于各自虛線框外的拆卸任務(wù)具有相同的流程關(guān)系,如拆卸任務(wù)A同虛線框1中所有的拆卸任務(wù)為串行拆卸關(guān)系。圖6動力艙吊艙流程關(guān)系圖由圖6可以看出,拆卸任務(wù)間的并行拆卸關(guān)系較多,合理規(guī)劃拆卸任務(wù)的空間較大。令D=4和5,J1為動態(tài)算子,a=J,b=K,N=10,M=100,P=0.1,fl=2,B=1。則CSA求取的適應(yīng)度函數(shù)值變化情況分別如圖7和下頁圖8所示。圖7D=4時,適應(yīng)度函數(shù)值收斂曲線·103·0103
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]維修性試驗驗前信息融合方法[J]. 苗佳雨,閆鵬程,連光耀,張西山. 火力與指揮控制. 2017(08)
[2]面向多人同時作業(yè)的拆卸序列規(guī)劃[J]. 蔡凱駿,張偉明,張梅軍,季立,趙鴻飛. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(12)
[3]基于花朵授粉算法的產(chǎn)品拆卸序列規(guī)劃[J]. 焦慶龍,徐達(dá),李闖. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(12)
[4]支持復(fù)雜產(chǎn)品并行拆卸序列規(guī)劃的遺傳算法[J]. 張秀芬,蔚剛,王磊,薩日娜. 計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2015(07)
[5]基于螢火蟲算法的裝配序列規(guī)劃研究[J]. 曾冰,李明富,張翼,馬建華. 機(jī)械工程學(xué)報. 2013(11)
碩士論文
[1]基于改進(jìn)人工蜂群算法的機(jī)電產(chǎn)品并行拆卸序列規(guī)劃研究[D]. 張文勝.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于遺傳算法的拆卸序列規(guī)劃研究[D]. 韓建升.華中科技大學(xué) 2007
本文編號:3024395
【文章來源】:火力與指揮控制. 2020,45(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
圖4個體交叉操作過程示意圖
(總第45-)任務(wù)編號拆卸時間任務(wù)編號拆卸時間A3L2B5M5.5C8N4D6O2E6P6F7.5Q2G7.5R6.5H8S2I7T4J6U2K4V2徐達(dá),等:基于烏鴉搜索算法的裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃卸任務(wù)2和1無論誰先拆卸,都不影響I1內(nèi)部的流程關(guān)系,則I1經(jīng)變異操作后產(chǎn)生的個體I贊1為53142,并記這種變異操作方式的函數(shù)表達(dá)式為:(14)式中,a和b為位置互換的兩個拆卸任務(wù)。4.3CSA離散化處理至此,在建立交叉、變異操作函數(shù)的基礎(chǔ)上,則當(dāng)r1>P時,式(8)的離散化處理方法為:(15)式中,B為閾值。當(dāng)r1≤P時,式(9)的離散化處理方法為:(16)式(11)的離散化處理方法為:(17)至此,面向PDTP問題的CSA的迭代計算流程如圖5所示。圖5面向PDTP問題的CSA5應(yīng)用實(shí)例以維修任務(wù)“某型裝備動力艙吊艙”為例,該維修任務(wù)共包含22項拆卸任務(wù),各拆卸任務(wù)的拆卸時間如表1所示。表1各拆卸任務(wù)的拆卸時間(單位:min)篇幅所限,本文不再給出流程關(guān)系矩陣S,僅給出維修任務(wù)的流程關(guān)系圖,如圖6所示。圖6中虛線框1和2中的拆卸任務(wù)對于各自虛線框外的拆卸任務(wù)具有相同的流程關(guān)系,如拆卸任務(wù)A同虛線框1中所有的拆卸任務(wù)為串行拆卸關(guān)系。圖6動力艙吊艙流程關(guān)系圖由圖6可以看出,拆卸任務(wù)間的并行拆卸關(guān)系較多,合理規(guī)劃拆卸任務(wù)的空間較大。令D=4和5,J1為動態(tài)算子,a=J,b=K,N=10,M=100,P=0.1,fl=2,B=1。則CSA求取的適應(yīng)度函數(shù)值變化情況分別如圖7和下頁圖8所示。圖7D=4時,適應(yīng)度函數(shù)值收斂曲線·103·0103
(總第45-)任務(wù)編號拆卸時間任務(wù)編號拆卸時間A3L2B5M5.5C8N4D6O2E6P6F7.5Q2G7.5R6.5H8S2I7T4J6U2K4V2徐達(dá),等:基于烏鴉搜索算法的裝備并行拆卸任務(wù)規(guī)劃卸任務(wù)2和1無論誰先拆卸,都不影響I1內(nèi)部的流程關(guān)系,則I1經(jīng)變異操作后產(chǎn)生的個體I贊1為53142,并記這種變異操作方式的函數(shù)表達(dá)式為:(14)式中,a和b為位置互換的兩個拆卸任務(wù)。4.3CSA離散化處理至此,在建立交叉、變異操作函數(shù)的基礎(chǔ)上,則當(dāng)r1>P時,式(8)的離散化處理方法為:(15)式中,B為閾值。當(dāng)r1≤P時,式(9)的離散化處理方法為:(16)式(11)的離散化處理方法為:(17)至此,面向PDTP問題的CSA的迭代計算流程如圖5所示。圖5面向PDTP問題的CSA5應(yīng)用實(shí)例以維修任務(wù)“某型裝備動力艙吊艙”為例,該維修任務(wù)共包含22項拆卸任務(wù),各拆卸任務(wù)的拆卸時間如表1所示。表1各拆卸任務(wù)的拆卸時間(單位:min)篇幅所限,本文不再給出流程關(guān)系矩陣S,僅給出維修任務(wù)的流程關(guān)系圖,如圖6所示。圖6中虛線框1和2中的拆卸任務(wù)對于各自虛線框外的拆卸任務(wù)具有相同的流程關(guān)系,如拆卸任務(wù)A同虛線框1中所有的拆卸任務(wù)為串行拆卸關(guān)系。圖6動力艙吊艙流程關(guān)系圖由圖6可以看出,拆卸任務(wù)間的并行拆卸關(guān)系較多,合理規(guī)劃拆卸任務(wù)的空間較大。令D=4和5,J1為動態(tài)算子,a=J,b=K,N=10,M=100,P=0.1,fl=2,B=1。則CSA求取的適應(yīng)度函數(shù)值變化情況分別如圖7和下頁圖8所示。圖7D=4時,適應(yīng)度函數(shù)值收斂曲線·103·0103
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]維修性試驗驗前信息融合方法[J]. 苗佳雨,閆鵬程,連光耀,張西山. 火力與指揮控制. 2017(08)
[2]面向多人同時作業(yè)的拆卸序列規(guī)劃[J]. 蔡凱駿,張偉明,張梅軍,季立,趙鴻飛. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(12)
[3]基于花朵授粉算法的產(chǎn)品拆卸序列規(guī)劃[J]. 焦慶龍,徐達(dá),李闖. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(12)
[4]支持復(fù)雜產(chǎn)品并行拆卸序列規(guī)劃的遺傳算法[J]. 張秀芬,蔚剛,王磊,薩日娜. 計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2015(07)
[5]基于螢火蟲算法的裝配序列規(guī)劃研究[J]. 曾冰,李明富,張翼,馬建華. 機(jī)械工程學(xué)報. 2013(11)
碩士論文
[1]基于改進(jìn)人工蜂群算法的機(jī)電產(chǎn)品并行拆卸序列規(guī)劃研究[D]. 張文勝.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于遺傳算法的拆卸序列規(guī)劃研究[D]. 韓建升.華中科技大學(xué) 2007
本文編號:3024395
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