本文關(guān)鍵詞：基于災(zāi)變機制的預(yù)防性維護和生產(chǎn)調(diào)度集成優(yōu)化方法　出處：《計算機應(yīng)用》2017年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了解決生產(chǎn)車間中多品種任務(wù)的生產(chǎn)調(diào)度與預(yù)防性維護集成優(yōu)化問題,綜合考慮其加工順序、生產(chǎn)批量及預(yù)防性維護策略等要素,在訂單充足的前提下,以總制造成本和加工時間最小化為聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo),建立了生產(chǎn)調(diào)度與預(yù)防性維護集成優(yōu)化模型。針對模型特點,在非支配排序遺傳算法框架的基礎(chǔ)上,基于災(zāi)變機制和榮譽空間,引入截斷和拼接操作算子,提出一種變長度染色體單親遺傳算法對模型進行求解,并在不同參數(shù)條件和問題規(guī)模下,通過仿真實驗驗證了該算法解決復(fù)雜生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度和預(yù)防性維護集成優(yōu)化問題的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of integrated optimization of production scheduling and preventive maintenance for multi-variety tasks in production workshop, considering the processing sequence, production batch and preventive maintenance strategy, and under the premise of sufficient order. The integrated optimization model of production scheduling and preventive maintenance is established with the goal of minimizing the total manufacturing cost and processing time. According to the characteristics of the model, the genetic algorithm framework of undominated ordering is established. Based on catastrophe mechanism and honor space, the truncation and splicing operators are introduced, and a variable length chromosome single parent genetic algorithm is proposed to solve the model under different parameter conditions and problem scale. The simulation results show that the algorithm is effective in solving the integrated optimization problem of complex production task scheduling and preventive maintenance.
【作者單位】： 蘇州大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：中國博士后科學(xué)基金資助項目(2016M601885) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK20141517,BK20150344) 廣東省計算機集成制造重點實驗室開放基金資助項目(CIMSOF2016005) 蘇州大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃(2016xj042)~~
【分類號】：TB497;TP18
【正文快照】： 0引言為了利用規(guī)模效應(yīng),傳統(tǒng)的生產(chǎn)調(diào)度往往將一個訂單或者多個相同類型訂單合并集中生產(chǎn),在這種模型下部分訂單會因較長時間的交貨延遲而導(dǎo)致較高的拖期懲罰,同時集中生產(chǎn)單一產(chǎn)品易導(dǎo)致生產(chǎn)資金的大量占用,因而這種模型已經(jīng)逐漸不能適應(yīng)當(dāng)今生產(chǎn)所呈現(xiàn)的訂單多品種化的趨勢

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