Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/2893
Название: ЗАСТОСУВАННЯ АДАПТИВНИХ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ КОМПОНОВКИ ОБЛАДНАННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ ТЕХНОЛОГІЧНИХ КОМПЛЕКСІВ В МАШИНОБУДУВАННІ
Application of the adaptive genetic algorithms for optimization of equipment layout in the machinebuilding automated technological complexes.
Авторы: Лаздынь, С.В.
Секірин, О.І.
Андреєнкова, О.О.
Lazdyn S.V.
Sekirin O.I.
Andreyenkova O.O.
Ключевые слова: гнучкі виробничі модулі
випадок паралельного розташування устаткування
випадок перпендикулярного розташування устаткування
Структура хромосоми для кодування розміщення обладнання
Дата публикации: 2008
Издательство: ДонНТУ
Библиографическое описание: Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: “Обчислювальна техніка та автоматизація”. Випуск 129(14)/ Редкол.: Башков Є.О. (голова) та ін. — Донецьк: ДонНТУ, 2008. — 211 с
Краткий осмотр (реферат): Для оптимізації компоновки устаткування автоматизованих технологічних комплексів (АТК) запропоновано використовувати адаптивні генетичні алгоритми (ГА), у яких параметри операторів не постійні і змінюються в залежності від отримуваних результатів. В якості критерію оптимальності вибрано мінімум сумарного вантажопотоку партій деталей між верстатами. Для адаптивного ГА розроблено структуру і спосіб кодування хромосом, вибрані генетичні оператори селекції, схрещування і мутації. Розроблена програма оптимізації компоновки устаткування за допомогою середовища візуального програмування Microsoft Visual C# 8.0. Проведені експерименти показали, що застовування адаптивного ГА для оптимізації компоновки устаткування АТК забезпечує при менших обсягах обчислень більш високу якість субоптимального рішення ніж класичний генетичний алгоритм
For optimization of equipment layout in the automated technological complexes it is suggested to use adaptive genetic algorithms (GA). As the criterion of optimum the minimum of total traffic of details parties between machine-tools is chosen. For adaptive GA the structure of chromosomes and method of their coding are developed, genetic operators of selection, crossing and mutation are chosen. The program for optimization of equipment arrangement is developed by Microsoft Visual C# 8.0. The conducted experiments were shown, that adaptive GA provides more high quality of the got optimum results at the less volumes of calculations than classic genetic algorithm.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/2893
Располагается в коллекциях:Випуск 14 (129)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Лаздынь_Секирин_Андреенкова.pdf159,22 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.