【摘 要】
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Petri网理论已成为柔性制造系统中建模与分析的主流技术之一,基于Petri网的调度优化问题已被广泛研究。本文为解决柔性制造系统的调度问题,提出了一种基于Petri网和遗传算法
【机 构】
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胜利油田黄河钻井总公司,西安宝德自动化股份有限公司,
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Petri网理论已成为柔性制造系统中建模与分析的主流技术之一,基于Petri网的调度优化问题已被广泛研究。本文为解决柔性制造系统的调度问题,提出了一种基于Petri网和遗传算法相结合的调度方法。首先用赋时Petri网对柔性制造系统进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取近似最优解。在该算法中,采用新的编码/解码机制,用Petri网模型的变迁激发序列作为染色体编码,且对群体中每个染色体对应的变迁序列不再要求其满足Petri网的可达性条件,而是通过解码部分将其转换为一个满足可达性条件的序列,从而大大简化初始化种群,以及交叉和变异操作。该方法融合了Petri网和遗传算法各自的优点,既可以处理典型的Job-Shop问题,也可以较好地解决柔性制造系统的调度问题。文中通过仿真实验证明了该方法的有效性。
Petri net theory has become one of the mainstream technologies in modeling and analysis of flexible manufacturing systems. Petri net-based scheduling optimization has been widely studied. In order to solve the scheduling problem of flexible manufacturing system, this paper proposes a scheduling method based on Petri net and genetic algorithm. Firstly, the time-dependent Petri nets are used to model the flexible manufacturing system, then the genetic algorithm is used to schedule the model and get the approximate optimal solution. In this algorithm, a new encoding / decoding mechanism is adopted, and the mutation excitation sequence of the Petri net model is used as the chromosome coding, and the transition sequence corresponding to each chromosome in the population is no longer required to satisfy the Petri net reachability condition, Is to decode it into a sequence that meets reachability conditions, which greatly simplifies initializing populations, as well as crossover and mutation operations. The method combines the advantages of Petri nets and genetic algorithms, which can not only solve the typical Job-Shop problem, but also solve the scheduling problem of flexible manufacturing system. The simulation results show the effectiveness of the method.
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