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战后武器装备车间调度遗传算法的参数优化

发布时间:2024-02-25 03:03
  为了求解战后武器装备再制造维修车间调度优化问题,利用遗传算法与响应面法(Response surface method,RSM)相结合的方法。基于响应面法,选取调度最小完工时间(W)作为响应值,交叉率(A)、变异率(B)、迭代次数(C)、个体数目(D)这几个关键参数作为优化变量,利用Design-Expert软件建立最小完工时间的预测模型并对实验结果进行方差分析,得出关键参数及其之间的交互作用对最小完工时间的影响,并借助Numerical模块得到的最优参数组合为:A=0.99,B=0.1,C=131次,D=77个。

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

图2交叉率与迭代次数交互作用响应面图

图2交叉率与迭代次数交互作用响应面图

A(交叉率)、AB、BC、CD(P>0.1)对最小完成工时不显著。同时,该模型中各影响因素的均方值反映了其对响应值得影响程度。均方越大,对响应值的影响越大[16],则由表5可得,影响最小完成工时(W)的4个关键因素的主次顺序为:B>D>C>A。3.2参数的交互作用分析通过对回归预....


图1W残差正态概率图

图1W残差正态概率图

Design-Expert数据分析软件对这几个关键因素进行回归拟合分析,并剔除不显著的变量,建立的最小完工时间(W)回归模型如下:(11)为评价模型的拟合程度,采用方差分析进行分析,方差表中的P值为显著性水平,用来说明该实验因素对优化目标的影响水平。对上式进行方差分析,分析结果见....


图3交叉率与个体数目交互作用响应图

图3交叉率与个体数目交互作用响应图

40.0258AD18.06118.065.840.0258BC0.06310.0630.0180.8947BD22.56122.567.300.0141CD5.0615.061.470.2446A224.21124.217.830.0115B20.2710.270.0790.7....


图4变异率与个体数目交互作用响应图

图4变异率与个体数目交互作用响应图

谄交??得鞯??问?母谋涠宰钚?完工时间的影响很校图3为变异率与迭代次数处于零水平时,交叉率与个体数目交互作用响应面图。图3直观地给出了最小完工时间随交叉率和个体数目变化的规律,由图3可看出,随着个体数目的增加,最小完工时间的变化幅度大于随交叉率变化的变化幅度,因此,个体数目的影....



本文编号:3909974

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