1、遗传算法在CNC工作中的应用王芯潼 张永茂胡泽宇摘 要：基于加工系统运作的根本情况，以提高生产效率为优先原那么采用分别建立RGV的动态调度模型。首先对8台两两对立的CNC建立平面直角坐标系进行定位，赋予坐标值；其次采用随机权重系数法，将每上下对应两台机器的坐标转化为单目标函数S1、S2、S3、S4，对模型进行简化。情况一寻求最优调度模型时运用的的穷举法，对四个单位的路径进行编码；情况二利用的是遗传算法，每个个体是也路径编码的排列，用交叉操作可产生全局较优解。关键词：RGV 动态调度 穷举法 遗传算法引 言在现代化工业生产过程中，自动加工已经成为趋势，如何动态调度生产线使该流程工艺提升生产效率成
2、了当今社会的主要研究问题。根据的智能加工系统和物料加工分类，将加工过程中的故障分类分为两种情况。1 一道工序的物料加工在给定系统中，一共8台计算机数控机床，安有相同的刀具，由一台RGV运输物料，并且加工效率越高，RGV动态调度模型越好。RGV为CNC上料时间、清洗物料时间均不变，对效率不产生影响，可以从两个方面提高效率：（1）RGV移动时间；（2）RGV等待时间。11.1 RGV移动时间同一单位存在两个左右两个CNC，为节省移动时间，将同一单位上的左右CNC看成一组，一共有四个单位，RGV从初始位置开始走，每个单位至少停留一次，由于第一台CNC的加工一定先完成，最终会回到初始位置，2RGV移动
3、4次，记ai为第i次RGV行走单位数，利用穷举法，生成含有4个数的一组，其中，且约束条件为 且每个单位必须经过一次，例。1.2 RGV等待时间在该智能加工系统中，可能物料加工时间长，RGV出现等待情况，针对由RGV移动时间所筛选出来的2组调度方案，计算RGV第四次上料结束后等待多长时间再次移动，返回初始位置，【3】在1，1，1，-3情况下，RGV等待时间，在情况下，RGV等待时间为，经计算，.综上，RGV的最优动态调度方案为先移动三个单位到第四个单位，再移动一个单位到第三个单位，最后再移动一个单位到第二个单位，等待指令。2 两道工序物料加工情况二是具有两道工序的物料加工，每台CNC只能完成其中
4、一道工序且一个周期内不会更改，还是遵循高效率原那么建立动态调度模型，由于该模型工序变多，计算量大，运用普通算法，很难找到较优结果，所以采用遗传算法解决问题。4由于每台CNC只能完成一道工序，为节省一件物料在完成第一道工序到去另一个CNC开始进行第二道工序所用时间，消除RGV移动时间对效率的影响，将同一单位上的左右两台CNC分别加工第一道工序和第二道工序，由于RGV为偶数编号CNC一次上下料所需时间要大于为奇数编号CNC一次上下料所需时间，让奇数编号的CNC加工第一道工序，偶数编号的加工第二道工序。根据物料加工的流程，RGV必须停在每个单位三次，也就是RGV在CNC命令的驱动下在四个单位中共移动
5、12次，个体为112的随机排列，即一个112随机排列的向量。选择基因与基因之间变化不大于3的个体，选择1、8、9和2、7、10与4、5、12不相邻的个体，在满足优选条件下选择一个具有50个个体的种群，其中一个个体为 （1，3，2，4，5，7，8，9，10，11，12）。个体的目标函数值是一个个体所代表的RGV移动方案所用的时间，运送时间记为M。表示在该个体中的第i组CNC完成一个物料加工所需要的寻找目标函数越小的值，取其适应值为目标函数的倒数，使加工时长越短，目标函数值越小，适应值越大，个体留下的几率越大。从旧种群中以一定的概率选择个体到新的种群中，个体是否选中与适应度的值有关，适应值越大，被
6、选中的概率越大。个体的保存数目与代沟有关，代沟为之间的数，表示新种群的保存下来的个数占原种群个比例，新种群大小表示：交叉操作可產生全局较优解，采用局部映射杂交，将父代样本两个一组进行分组，随机产生两个中的数、，确定染色体上的两个位置，如果交叉后同一个个体中有重复的编号，不重复的数字保存，有冲突的数字那么将非更改位置的重复数字用原位置的数代替，即完成交换。5结束条件包括是否到达迭代次数，目标函数值、适应度是否满足要求。满足结束条件后终止，否那么继续迭代。最后利用MATLAB，迭代出最优解，最优移动个体为（1，4，3，2，8，5，6，7，9，12，11，10）。参考文献1 刘志勇，吕文阁，谢庆华，
7、何明玉，杨杰，刘雄辉.应用改良蚁群算法求解柔性作业车间调度问题J.工业工程与管理，2023，15（03）：115-119.2 魏巍，谭建荣，冯毅雄，张蕊.柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究J.计算机集成制造系统，2023，15（08）：1592-1598.3 吴长庆，罗键，陈火国，庄进发，彭彦卿.基于Petri网的RGVs系统中环路死锁研究J.计算机科学，2023，36（04）：250-253+260.4 吴焱明，刘永强，张栋，赵韩.基于遗传算法的RGV动态调度研究J.起重运输机械，2023（06）：20-23.5 刘巍巍，赵红，王迎春.遗传算法在自动化仓库路径调度问题中的应用J.沈阳工业大学学报，2023（03）：338-340+360.作者简介：王芯潼（1999.2.1），女，满族，河北省承德市兴隆县人，本科，研究方向：数学建模。
