用遗传算法解决陶瓷产品在窑炉烧结中的排序问题

为实现 Ｊ Ｉ Ｔ（ Ｊｕｓｔ Ｉｎ Ｔｉｍｅ） 生产优化策略,给出了一个辊道窑的优化模型,讨论了用遗传算法解决产品进入窑炉烧结前订单的交货期提前／ 延期问题,并对遗传算法和 Ｅ Ｄ Ｄ 规则进行了计算机仿真,结果表明遗传算法更优,且算法复杂性低,能应用于实际生产中。     

GA—DFP分级优化技术的研究

本文提出了一种把遗传算法（ＧＡ）和变度量法（ＤＦＰ）相结合的分级优化方法，即先以遗传算法进行优化将其计算结果作为第二级变度量法的初始值，再进行优化算。结果表明。该方法是一种提高优化质量的有效方法，既具备良好的全局收敛特性，又有较快的收敛速度和较高的优化精度。本文还通过举例说明了该方法的应用。     

一种具有免疫机制的车间调度遗传算法

利用人工免疫机制中的克隆选择原理的相关优点，并在遗传算法中融入具有动态、自组织等特征的免疫机制，建立了人工免疫遗传算法。相比单独使用遗传算法，该方法对车间生产调度的优化效果起到进一步改善的作用，最后通过实例加以验证。     

基于时间与费用双优化的虚拟企业调度算法

基于合理抽象虚拟企业模型和任务模型,建立虚拟企业生产任务计划的数学模型,并提出了一种时间与费用双优化的调度算法.该算法分别针对虚拟企业生产调度的时间与费用2个目标提出启发式优化算法,并以调度优化的结果作为遗传算法的初始染色体,通过对遗传算法运算的重新定义来优化虚拟企业生产计划调度,充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和能有效避免陷入局部极小的优点,提高了算法的全局寻优能力.实验结果表明,启发式优化算法与遗传算法相结合的优化技术能够降低虚拟企业生产费用,使企业具有较好的生产敏捷性.     

遗传算法在气体分离装置调优中的应用

提出了一种基于遗传算法和随机复合形法相结合的混合遗传算法，并以某厂气体分馏装置的生产过程的优化问题进行了测试，得出了优化操作条件。     

基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。     

应用遗传算法进行单机工件加工排序

运用遗传算法和提前／拖期调度模型，研究了在单机情况下工件加工排序问题，提出了一个新算法，此外，在应用遗传算法的过程中，还提出了“二次编码”的方法和利用ＥＤＤ法则作为寻找最优排序起始眯的思想，从而加快了新算法的收敛速度。     

基于遗传的一种Job—shop调度方法

着重讨论了遗传算法的参数值的优化问题，然后结合遗传算法和Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度的特性，构造解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的自适应遗传方式，仿真实验表明了此法用于大规模复杂实际生产过程中工件加工调度的优势。     

应用遗传算法进行单机工件加工排序

运用遗传算法和提前／拖期调度模型，研究了在单机情况下工件加工排序问题，提出了一个新算法．此外，在应用遗传算法的过程中，还提出了“二次编码”的方法和利用ＥＤＤ法则作为寻找最优排序起始点的思想，从而加快了新算法的收敛速度．     

基于遗传算法PID控制器在张力控制中的应用

采用遗传算法进行PID参数的优化设计．根据控制任务的要求建立综合优化指标，在此基础上提出采用遗传算法进行PID参数优化的基本步骤，并具体以数字控制系统PID参数的优化为例进行了仿真计算．研究表明，对比传统的优化方法，遗传算法是一种十分有效的优化方法，遗传算法不要求优化对象的数学模型连续，而具有更宽的适用范围，同时遗传算法还具有较好的鲁棒性和稳定性．     

模糊需求环境下多工艺批量生产计划

基于模糊集理论与容差法思想，研究了具有模糊客户需求与多工艺约束的批量生产计划问题，采用遗传算法寻找优化的计划方案。在遗传算法中，提出了分级构造初始种群的策略，按问题的多约束特征对交叉算子与变异算子重新进行了定义，并对不同模糊参数和优化目标下的批量计划进行了定性和定量评估。结果表明，在一定的需求满意度下以最大化生产利润为优化目标，不仅制造商可以获得较为理想的生产利润值，而且客户的需求满意度也能克服设定约束而达到更高值。     

考虑变频调速时泵站优化调度的改进遗传算法

采用遗传算法对有部分变频调速机组的泵站进行优化调度计算，并对遗传算法进行改进，克服了遗传算法的早熟收敛问题。仿真研究表明，优化效果比传统遗传算法好。     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

一种基于遗传算法的非线性规划问题求解方法

非线性规划在航天，军事，经济及生产过程等多方面都有广泛应用．但其各种求解方法有相应的适用范围和局限性．Holland教授1962年提出的遗传算法已被广泛应用于系统建模，控制器参数优化等方面．在这里我们针对非线性规划问题，结合极大熵方法和遗传算法.提出了一个改进的遗传算法．文章给出了几种算例，效果不错．     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.     

预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化

为研究预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化问题,构建装配式构件全过程的多目标调度优化模型.优化模型将预制构件3个阶段的优化作为一个扩展的生产车间调度优化,并采用改进的双种群遗传算法对模型进行求解.结果表明：改进的双种群遗传算法能够显著提高遗传算法的搜索效率;优化模型能够有效地减少总完工时间和并行机器的总机器成本.     

单无人搬运车/单缓冲区约束的柔性生产系统调度研究

阐述了无人搬运车( AGV)在柔性生产系统中的调度规则,并在此基础上建立了实现工件调度和AGV调度集成问题的数学模型.改进了普通的遗传算法,设计了二次解码算法,优化了基因序列,实现对遗传算法的优化.调度结果不仅给出了各加工站的优化作业顺序,而且给出了AGV的行走优化路径.实验结果表明,改进的遗传算法的计算效率比普通的遗传算法高,同等计算条件下设备利用率也明显提高.     

本钢水系统优化运行的探讨

根据本钢供水系统的实际情况，建立了共水系统优化调度数学模型，应用遗传算法进行神经网络权系优化的改进算法进行了优化求解，达到了水系统优化调度的目的，从生产优化运行方面看，以最优的生产运行实现达标水质，同时追求尽可能高的经济效益，从而为今后本钢供水系统的发展指明了方向，同时为全公司战略目标的实现迈进了坚实的一步。     

神经网络与遗传算法在硝酸生产操作参数优化中的应用

讨论了用人工神经网络建立硝酸生产操作参数稳态优化模型的方法,然后在该模型的基础上采用遗传算法优化过程参数,为硝酸生产的优化操作提供了参考.     

中型合成氨装置在线数据校正与模拟优化软件的设计与实现

在微机上成功地开发了合成氨装置数据校正与模拟优化系统ＡＲＤＳ，该系统与某中型合成氨装置的ＤＣＳ控制系统连接，可对装置进行在线数据校正与模拟优化分析，为工况分析提供合理的数据，优化操作条件，提高了经济效益和生产管理的计算机自动化水平。