设备具有恶化特性的多目标流水车间调度模型与算法

发布时间：2017-12-14 13:02

  本文关键词：设备具有恶化特性的多目标流水车间调度模型与算法

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【摘要】：考虑到现实流水车间调度中设备具有恶化特性,针对作业处理时间是其开始时间的线性递增函数的流水车间调度问题,建立了最小化最大完成时间和总延迟时间的多目标优化模型;进而设计了一种基于分解的自适应多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入求解过程.在每次迭代时,根据种群在目标空间和解空间的分布情况,自适应地为当前求解的子问题分别构造子种群进行求解.通过对数值算例仿真实验,验证和分析了所提出的算法在解决该问题上能够获得较好质量和分布性的非支配解集.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;流程工业综合自动化国家重点实验室(东北大学);青岛大学复杂性科学研究所;
【基金】：国家杰出青年科学基金(71325002,61225012) 国家自然科学基金(71071028,71001018)~~
【分类号】：TP18;TB497
【正文快照】： 1引言流水车间调度(flow shop scheduling problem,FSSP)是制造型企业普遍存在的调度问题,传统的流水车间调度假设作业的处理时间为常数,而实际工程应用中作业的处理时间往往受操作者的疲惫程度、作业的物理特性及设备的磨损等影响,使得作业的实际处理时间变长.Gupta等⑴将作

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本文编号：1287972