【摘 要】
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针对新形势下制造型企业对准时化生产的要求,运用人工智能算法可以实现生产过程中对多工位的准时化配送,如粒子群算法,但是单一的粒子群算法在应用的时候容易出现“早熟”现
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针对新形势下制造型企业对准时化生产的要求,运用人工智能算法可以实现生产过程中对多工位的准时化配送,如粒子群算法,但是单一的粒子群算法在应用的时候容易出现“早熟”现象,且收敛精度差。为此设计了一种改进型粒子群算法,引入遗传算法的编码、交叉变异策略和模拟退火算法,三者相融合,增强算法收敛速度和精度的同时又抑制算法“早熟”从而得到全局最优。同时企业可根据实际生产需求,通过改变适应函数的惯性权重来安排生产。最后通过实例验证该算法的有效性。
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