Проектирование конфигурации оборудования производственного участка на основе генетического алгоритма
Автор: Сергеев А.И., Гуньков С.А.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Методы и технологии принятия решений
Статья в выпуске: 2 (60) т.16, 2026 года.
Бесплатный доступ
Предложен подход к оптимизации конфигурации оборудования, основанный на интеграции генетического алгоритма с имитационной моделью производственного участка. Представлена онтология предметной области, формализующая ключевые сущности производственного участка и их взаимосвязи, что обеспечивает концептуальную основу построения модели и интерпретации результатов. Особенность алгоритма – структура хромосомы в виде двухмерного массива, включающего параметры оборудования: скорость перемещения, временные характеристики операций, ѐмкость накопителей робокаров, станков и манипуляторов. Для оценки проектных решений разработана функция приспособленности, объединяющая нормализованные критерии простоев и стоимости оборудования с возможностью гибкой настройки приоритетов через весовые коэффициенты. Для прогнозирования рыночной стоимости оборудования, нелинейно зависящей от его технических характеристик, использована экспертная система на базе алгоритма случайного леса. Архитектура программного комплекса, реализующего предложенный подход, включает этапы отбора, скрещивания и формирования новых поколений. Разработанное программное обеспечение позволяет находить оптимальные конфигурации оборудования по критериям производительности и стоимости в изменяющихся производственных условиях. Приводится пример оптимизации конфигурации оборудования производственного участка.
Матричный генетический алгоритм, компьютерное моделирование, оптимизация, алгоритм случайного леса, производственный процесс, конфигурация оборудования
Короткий адрес: https://sciup.org/170213153
IDR: 170213153 | УДК: 004.94:519.714 | DOI: 10.18287/2223-9537-2026-16-2-314-326
Design of production area equipment configuration based on a genetic algorithm
This article proposes an approach to equipment configuration optimization based on the integration of a genetic algorithm with a simulation model of a production area. Domain ontology is presented that formalizes the key entities of the production area and their interrelations, thereby providing a conceptual basis for model construction and interpretation of the results. A distinctive feature of the algorithm is the chromosome structure represented as a two-dimensional array that incorporates equipment parameters, including movement speed, temporal characteristics of operations, and the storage capacities of robotic carts, machines, and manipulators. To evaluate design solutions, a fitness function was developed that combines normalized criteria of equipment downtime and cost, with the possibility of flexible priority adjustment through weighting coefficients. To predict the market value of equipment, which depends nonlinearly on its technical characteristics, an expert system based on the random forest algorithm was employed. The architecture of the software system implementing the proposed approach includes the stages of selection, crossover, and generation of new populations. The developed software enables finding optimal equipment configurations based on performance and cost criteria under changing production conditions. An example of optimization of the equipment configuration of a production area is provided.
