改进遗传算法在磁性材料组炉优化问题中的应用

牌号、交货日期、优先级、需求量等是磁性材料生产工单的属性,计划员需要依据上述属性寻求最优的生产工单组合以最小化生产成本并提高生产效率.针对磁性材料企业人工组炉存在的组炉时间长,组炉结果不优化问题.本文建立了磁性材料生产工单组炉优化模型.提出将该组炉问题转化为伪旅行商问题,并采用一种改进遗传算法求解.染色体编码采用从1到N的自然数编码方式,并设计一种基于最早完工日期规则的初始种群产生方法.引入精英选择策略和改进的贪心三交叉算子,优化遗传算法收敛速度和精度;引入逆转算子,提高遗传算法全局搜索能力.基于实际生产数据的仿真实验表明,建立的磁性材料组炉优化模型是合适的,所提改进算法是有效的.