本文關(guān)鍵詞：不確定環(huán)境下再制造加工車間多目標調(diào)度優(yōu)化方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對再制造生產(chǎn)過程中工件的加工時間和成本不確定性調(diào)度問題,文章提出了一種不確定環(huán)境下再制造加工車間多目標調(diào)度優(yōu)化方法。該方法采用模糊變量表示其不確定性參數(shù),以最小化加工時間和成本為目標,在滿足模糊交貨期等約束條件下,構(gòu)建了不確定環(huán)境下多目標決策的模糊機會約束規(guī)劃模型,并提出了求解該模型的混合智能算法;應(yīng)用模糊模擬技術(shù)產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù),用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以逼近不確定函數(shù);針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的缺點,應(yīng)用改進的粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)路,將訓練好的神經(jīng)網(wǎng)路嵌入改進的遺傳算法中求解調(diào)度模型。最后,通過仿真實例,驗證該模型和算法的可行性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 再制造 加工車間調(diào)度 模糊機會約束規(guī)劃 混合智能算法
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2011CB013406)
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 0引言再制造是將可利用廢舊品經(jīng)過分類拆解、清洗檢查、修復加工、重新裝配和調(diào)整檢測等工序恢復到“新品”狀態(tài)的過程[1-2]。與傳統(tǒng)制造的過程相比,再制造過程存在著大量的不確定性因素[3],其中對再制造調(diào)度優(yōu)化的影響主要表現(xiàn)為再制造時間、成本和工藝路線的不確定。現(xiàn)有研

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