【装配线调度】基于模拟退火算法实现装配线调度matlab源码

1 简介

目前经济全球化不断加强,企业都在追求成本优势。机械产品装配作为生产过程的最后一个环节,在生产中起到至关重要的作用。尤其对于结构与装配工艺复杂的机械产品,在装配过程中存在各种不确定因素,因此制定出合理的装配调度方案有利于提高机械产品的生产效率,提高企业竞争力和效益。机床生产装配工艺复杂、生产制造周期长。如何提高机床制造的生产管理水平,缩短复杂机床产品的制造周期,提高机床生产的准时交付能力,是当前非常紧迫的研究课题。车间调度是一项非常有效的提高生产效率的管理手段,通过选择不同的加工机器,改变加工次序,在不引进新设备的情况下,实现快速生产。传统的调度管理方法已很难满足顾客的个性化需求,为了追求机床制造业装配的合理性、高效性,能够灵活地生产适应各种需求的高质量产品,降低生产制造成本,提高准时交付率,加快库存资金周转,以获取企业效益最大化。本文主要研究内容如下:(1)对数控激光切割机床生产的国内外研究现状进行概述,简要介绍目前装配混合流水车间和模拟退火算法的研究现状。(2)以A公司机床装配车间为研究对象,分析了目前A公司机床装配生产线的运行情况。确定优化需求为装配时间最短,统计传统调度不同型号机床不同工序装配时间,建立机床装配调度的混合流水生产线。(3)分析了模拟退火算法的优缺点,结合所建模型,求解出混合流水车间装配调度模型。运用Matlab建模软件进行仿真。

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2 部分代码

clc;

clear;

close all;

%% Problem Definition

model=CreateModel();        % Create Model of the Problem

CostFunction=@(q) MyCost(q,model);       % Cost Function

nVar=model.nVar;        % Number of Decision Variables

VarSize=[1 nVar];       % Size of Decision Variables Matrix

%% SA Parameters

MaxIt=100;      % Maximum Number of Iterations

MaxIt2=25;      % Maximum Number of Inner Iterations

T0=10;          % Initial Temperature

alpha=0.97;     % Temperature Damping Rate

%% Initialization

% Create Initial Solution

x.Position=CreateRandomSolution(model);

[x.Cost, x.Sol]=CostFunction(x.Position);

% Update Best Solution Ever Found

BestSol=x;

% Array to Hold Best Cost Values

BestCost=zeros(MaxIt,1);

% Set Initial Temperature

T=T0;

%% SA Main Loop

for it=1:MaxIt

    for it2=1:MaxIt2

        

        % Create Neighbor

        xnew.Position=CreateNeighbor(x.Position);

        [xnew.Cost, xnew.Sol]=CostFunction(xnew.Position);

        

        if xnew.Cost<=x.Cost

            % xnew is better, so it is accepted

            x=xnew;

            

        else

            % xnew is not better, so it is accepted conditionally

            delta=xnew.Cost-x.Cost;

            p=exp(-delta/T);

            

            if rand<=p

                x=xnew;

            end

            

        end

        

        % Update Best Solution

        if x.Cost<=BestSol.Cost

            BestSol=x;

        end

        

    end

    

    % Store Best Cost

    BestCost(it)=BestSol.Cost;

    

    % Display Iteration Information

    disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it))]);

    

    % Reduce Temperature

    T=alpha*T;

    

    % Plot Solution

    figure(1);

    PlotSolution(BestSol.Sol,model);

    pause(0.01);

    

end

img =gcf;  %获取当前画图的句柄

print(img, '-dpng', '-r600', './img1.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

%% Results

figure;

plot(BestCost,'LineWidth',2);

xlabel('Iteration');

ylabel('Best Cost');

grid on;

img =gcf;  %获取当前画图的句柄

print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

3 仿真结果

【装配线调度】基于模拟退火算法实现装配线调度matlab源码_第3张图片

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4 参考文献

[1]卢杭. 基于改进模拟退火算法的机床装配车间调度研究.

【装配线调度】基于模拟退火算法实现装配线调度matlab源码_第5张图片

你可能感兴趣的:(车间调度,matlab,模拟退火算法,开发语言)