Resumen

Con el objetivo de abordar la falta de profundidad de búsqueda del algoritmo genético tradicional en la optimización del equilibrio de la línea de ensamblaje de automóviles, se propone un algoritmo genético mejorado basado en agrupamiento integrado de ensacado para la optimización del equilibrio. A través del aprendizaje integrado de varios aprendices basados en el algoritmo de k-medias a través del ensacado, se establece un método de análisis de agrupamiento de población basado en el algoritmo de agrupamiento integrado de ensacado, y luego se establece un modelo de optimización de equilibrio de la línea de ensamblaje de automóviles de doble objetivo. El método de análisis de agrupamiento de población se utiliza para mejorar el enlace de intersección del algoritmo genético y así mejorar la profundidad de búsqueda. La efectividad y el rendimiento de búsqueda del algoritmo genético mejorado en la resolución del problema de equilibrio de la línea de ensamblaje de doble objetivo se verifican en un ejemplo.

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Algoritmo genético; Equilibrio de línea de ensamblaje de automóviles; Agrupación integrada de ensacado; Modelo de optimización; Análisis de agrupación de población; Profundidad de búsqueda
• Keywords:Genetic algorithm; Automobile assembly line balance; Bagging integrated clustering; Optimization model; Population clustering analysis; Search depth