CF-GGA公司

CF-GGA:求解细胞形成问题的分组遗传算法。在制造业中,机械零件单元形成(MPCF)问题解决了基于零件加工要求形成零件族的问题,以及基于加工特定零件族的能力识别机器组的问题。过去的研究表明,实现零件和机器有效分组的一个关键方面是给定机器零件(MP)关联矩阵的块对角化。本文提出并测试了一种用于解决MPCF问题的分组遗传算法(GGA),并使用效率测量[M.P.Chandrasekharan and R.Rajagopalan,Int.J.Prod.Res.24,451–463(1986;Zbl 0582.90050)]和功效(Kumar and Chandrasekharan 1990)来衡量GGA解的质量。本研究中的GGA,CF-GGA,一种求解细胞形成问题的分组遗传算法,在应用于文献中的各种问题时表现得非常好。通过最少的参数和简单的编码,CF-GGA能够将解决方案与以前用于解决这些问题的几个高度复杂的算法和启发式算法相匹配。


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