發(fā)布時間：2017-06-06 03:07

  本文關(guān)鍵詞：基于混合的多目標遺傳算法的多目標流水車間逆調(diào)度問題求解方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：將逆優(yōu)化理論與方法引入車間調(diào)度領(lǐng)域,探討近年來車間調(diào)度領(lǐng)域出現(xiàn)的一種新方法"逆調(diào)度"。研究多目標流水車間逆調(diào)度問題,建立考慮調(diào)度效率和調(diào)度穩(wěn)定性的數(shù)學(xué)模型,綜合考慮了加工參數(shù)改變量、系統(tǒng)改變量以及完工時間和等目標。提出一種基于混合的多目標遺傳算法(Hybrid multi-objective genetic algorithm,HMGA)的求解方法,將多種策略進行混合以提高算法性能,主要包括快速非支配排序遺傳算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGAII)中的快速非支配排序方法、兩種多樣性保持策略、混合的精英保留策略,以及改進的局部搜索策略等。通過實例測試與方差分析(Analysis of variance,ANOVA),驗證了該算法的有效性。
【作者單位】： 山東理工大學(xué)機械工程學(xué)院;華中科技大學(xué)數(shù)字制造裝備與技術(shù)國家重點實驗室;廣州華立科技職業(yè)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 車間調(diào)度 逆調(diào)度 多目標進化算法 局部搜索算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51305244) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2013EEL015) 山東省高等學(xué)�？萍加媱�(J16LB04)資助項目
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 0前言* 車間調(diào)度是實現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié),亟需新 型的調(diào)度理論與方法來應(yīng)對智能車間的挑戰(zhàn)[1-2]。傳統(tǒng)的調(diào)度問題往往假設(shè):生產(chǎn)是在理想、確定的環(huán)境下進行,工件的加工信息和車間狀況都是理想狀態(tài),不可隨意更改[3-4]。 然而,實際制造系統(tǒng)中擁有部分資源,其約束是彈性的,

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