此外,以”杰兔”初代培养诱导的愈伤组织继续增殖培养,该研究处理中最佳增殖培养基为MS+1.00mg/L IAA+1.25mg/L 6-BA+0.25mg/L KT+1.00mg/LNAA,其增殖系数为0.89。
文章介绍了用于目标优化的群体智能算法的原理和特点,综述了群体智能算法在纺织领域的参数反演、质量预测、生产调度、图像处理等方面的应用情况,展望了该算法购买抑制剂在纺织领域的发展方向。
针对大型关重件生产车间的多行布局问题,建立了同时考虑物流费用与物流时间的多目标优化数学模型,运用了一种改进的自适应遗传算法,其交叉概率和变异概率可随群体的适应度自动改变,使算法避免陷入局部最优;加入精英保留策略,使每代中的最优个体都能够得到保留,避免交叉和变异操作遗失全局最优解。最后结合某船用曲轴车间实例,分R428小鼠别运用该算法和标准遗传算法对车间布局模型进行计算,通过数据和性能分析表明该算法有效的解决了遗传算法易陷入早熟及收敛速度慢的问题;优化后的车间物流费用及物流时间减少约35%,证明该方法在车间布局中的可行性和有效性。
针对传统的装配车间拉动式物料配送存在拣货效率低和配送成本高的问题,提出了以搬运机器人为中心的柔性物料配送策略。建立了以完已经工时间、延期时间、负载和能耗等目标最小化的多目标多机器人协作配送调度模型;并结合模型特点提出了一种改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-Ⅱ),对算法的流程、编码方法和遗传算子进行了设计和改进。最后以某汽车部件装配车间为例,运用改进的NSGA-Ⅱ算法对所建模型进行求解,并与经典的NSGA-Ⅱ算法进行了对比分析,验证了算法的可行性和有效性。