الگوریتم ژنتیک در پروژه های صنعتی

در دهه هفتاد میلادی دانشمندی از دانشگاه میشیگان به نام جان هلند ایده استفاده از الگوریتم ژنتیک را در بهینهسازیهای مهندسی مطرح کرد. ایده اساسی این الگوریتم انتقال خصوصیات موروثی توسط ژنهاست. فرض کنید مجموعه خصوصیات انسان توسط کروموزومهای او به نسل بعدی منتقل میشوند. هر ژن در این کروموزومها نماینده یک خصوصیت است. بعنوان مثال ژن ? میتواند رنگ چشم باشد، ژن ? طول قد، ژن 3 رنگ مو و الی آخر. حال اگر این کروموزوم به تمامی، به نسل بعد انتقال یابد، تمامی خصوصیات نسل بعدی شبیه به خصوصیات نسل قبل خواهد بود. بدیهیست که در عمل چنین اتفاقی رخ نمیدهد. در واقع بصورت همزمان دو اتفاق برای کروموزومها میافتد. اتفاق اول جهش Mutationاست جهش به این صورت است که بعضی ژنها بصورت کاملاً تصادفی تغییر میکنند. البته تعداد این گونه ژنها بسیار کم میباشد اما در هر حال این تغییر تصادفی همانگونه که پیشتر دیدیم بسیار مهم است. مثلاً ژن رنگ چشم میتواند بصورت تصادفی باعث شود تا در نسل بعدی یک نفر دارای چشمان سبز باشد. در زمان تولید قطعات و محصولات مختلف ، طرح های فرایند مورد قبول توسط کارخانه های موجود تولید می شود. این طرحها شامل نوع ماشین، تجهیز و ابزار برای هر فرآیند عملیاتی لازم برای تولید قطعه است. طرح های فرایند ممکن است به دلیل تفاوت محدودیت های منابع متفاوت باشند. بنابراین به دست آوردن طرح فرایند بهینه یا نزدیک به بهینه مهم به نظر می رسد. به عبارت دیگر تعیین اینکه هر محصول درکدام کارخانه و با کدام ماشین آلات و ابزار تولید گردد امری لازم و ضروری می باشد. به همین منظور می بایست از بین طرحهای مختلف طرحی را انتخاب کرد که در عین ممکن بودن هزینه تولید محصولات را نیز کمینه سازد. در این تحقیق یک الگوریتم ژنتیک معرفی می شود که بر طبق ضوابط از پیش تعیین شده مانند مینیمم سازی زمان فرایند می تواند به سرعت طرح فرایند بهینه را برای یک سیستم تولیدی واحد و همچنین یک سیستم تولیدی توزیع شده جستجو می کند. با استفاده از الگوریتم ژنتیک، برنامه ریزی فرآیند به کمککامپیوترمی تواند براساس معیار در نظر گرفته شده طرح های فرایند بهینه یا نزدیک به بهینه ایجاد کند، بررسی های موردی به طور آشکار امکان عملی شدن و استحکام روش را نشان می دهند.

کلیدواژه ها:

Mutation ، Crossover ، الگوریتم ژنتیک ، کروموزوم ، الگوریتم ژنتیک باینری