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基于GA-PSO的智能工厂生产仿真研究

Research on Production Simulation of Smart Factory Based on GA-PSO
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摘要 针对某公司新建智能工厂设备布置和调度优化问题,通过Plant Simulation仿真平台进行流程优化。首先建立整个智能工厂的车间作业调度模型,对工序进行拆分,然后通过遗传算法-粒子群混合优化方式求得最优调度解。由仿真结果可知,与某公司的传统布置方案相比,优化的方法解决了工序排布不合理的问题,提高了车间作业效率,优化了生产节拍,为企业赢得了利润空间。 Aiming at the optimization of equipment layout and scheduling in a company’s new smart factory,the process is optimized based on the Plant Simulation platform.The workshop job scheduling model of the entire smart factory is established,the processes are split,and then the optimal scheduling solution is obtained through the genetic algorithm-particle swarm hybrid optimization method.The simulation results show that compared with the traditional layout plan of a company,the optimized method solves the problem of unreasonable process arrangement,improves the efficiency of workshop operations,optimizes the production cycle,and wins profit margins for the company.
作者 潘飞 都腾飞 李泽军 李仲树 刘新 PAN Fei;DU Tengfei;LI Zejun;LI Zhongshu;LIU Xin(Jiangsu Changjiang Intelligent Manufacturing Research Institute,Changzhou 213164,China)
出处 《机械工程师》 2021年第5期105-107,110,共4页 Mechanical Engineer
基金 江苏省创新建设基金(BM2018014)。
关键词 生产仿真 遗传算法 粒子群优化 智能工厂 production simulation genetic algorithm particle swarm optimization smart factory
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参考文献2

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