Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/2893
Title: 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.
Authors: Лаздынь, С.В.
Секірин, О.І.
Андреєнкова, О.О.
Lazdyn S.V.
Sekirin O.I.
Andreyenkova O.O.
Keywords: гнучкі виробничі модулі
випадок паралельного розташування устаткування
випадок перпендикулярного розташування устаткування
Структура хромосоми для кодування розміщення обладнання
Issue Date: 2008
Publisher: ДонНТУ
Citation: 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
Abstract: 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: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/2893
Appears in Collections:Випуск 14 (129)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Лаздынь_Секирин_Андреенкова.pdf159,22 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.