針對生產(chǎn)車間中需要同時考慮減少生產(chǎn)時間、確保加工質量以及通過減少能耗而降低生產(chǎn)費用的需求,建立以完工時間、空閑時間、加工質量和機器能耗為目標的多目標混合流水車間調(diào)度模型,提出一種基于直覺模糊集相似度的最佳覓食算法.為有效求解此問題,提出基于Largest Order Value規(guī)則的雙層整數(shù)編碼方式,在機器層編碼部分采用權重法來計算機器的選擇概率.針對多目標優(yōu)化,提出直覺模糊集相似度的解比較策略,采用直覺模糊集相似度的大小衡量Pareto解與理想解的相似程度,判斷Pareto解的優(yōu)劣.通過測試實例和實際案例,驗證本算法求解多目標混合流水車間調(diào)度問題的有效性和可行性.

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 多目標混合流水車間調(diào)度模型
    1.1 問題描述
    1.2 假設條件
    1.3 數(shù)學模型構建
2 最佳覓食算法
3 直覺模糊集相似度
    1) 理想解映射為直覺模糊集.
    2) Pareto解映射為直覺模糊集.
    3) Pareto解直覺模糊集與理想解直覺模糊集的相似度.
4 基于直覺模糊集相似度的最佳覓食算法
    4.1 編碼方案
    4.2 種群初始化方案
    4.3 IFS_OFA算法迭代過程
    4.4 外部檔案維護及更新
5 實驗結果與分析
    5.1 實驗設置
    5.2 評價指標
    5.3 結果對比及分析
        5.3.1 測試實例的結果及分析
        5.3.2 實際案例的結果及分析
6 結語



本文編號：4006895