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基于生产费用的柔性作业车间调度优化 总被引：1，自引：0，他引：1
考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性. 相似文献
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针对作业车间的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于不同的扰动进行分类处理的新方法。该方法以最小化最大完工时间为目标,首先基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据机床故障修复后以及工人回岗后剩余任务的多少决定是否进行再一次的调度。采用遗传算法和模拟退火算法相结合的算法获得调度方案,并进行分析和比较。 相似文献
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研究了多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种基于Pareto的混合遗传算法,并建立了包括生产周期、总拖期时间和机床负载在内的多目标优化模型.该算法采用基于工序的编码方式和活动化解码方法,将Pareto排序策略与Pareto竞争方法结合起来.为了保证解的多样性,采用小生境技术并同时使用多种交叉方法,用Pareto解集过滤器保存进化过程中的最优个体,防止最优解的遗失.算法最后给出问题的Pareto最优解集.仿真试验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决多目标FJSP. 相似文献
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