基于遗传算法的无人化验系统任务智能调度优化研究
肖明
李文瑞
齐军伟
蒋文博
马召祥
杨勇
摘要：随着火电企业数智化进程的加速,无人化验系统可提升其生产效率和成本控制.由于遗传算法可模拟生物进化过程并利用自然选择、交叉和变异等机制在候选解中寻找最优解,因而遗传算法适合处理无人化验系统的任务调度优化问题.针对无人化验系统中的样品任务处理流程,剖析其任务模型并构建遗传算法框架,分析理想状态下的最优效率,提出1种基于遗传算法的调度优化方法,即通过模拟自然界的遗传机制对化验任务进行编码、适应度评估、选择、交叉和变异操作,在候选解的种群中搜索最优解以寻找最优的调度方案,从而最小化样品处理的总时间.实际产品的应用结果验证表明该遗传算优化方法具有有效性和实用性,可有效地解决无人化验系统的调度问题及提高化验效率.
关键词：无人化验系统遗传算法调度优化方法适应度评估最小化处理时间最佳效率
分类号：TQ533.9(煤化学及煤的加工利用)
论文发表日期：2025-09-30
页数：8( 58-65 )
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