面向能耗的柔性作业车间动态调度研究

发布时间：2018-03-10 23:53

  本文选题：动态调度　切入点：柔性作业车间　出处：《系统仿真学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决在扰动情况下的负荷不均和能耗问题,构建了以平均流经时间和能耗为优化目标的柔性作业车间调度模型。针对上述模型,设计了一种遗传算法和模拟退火算法相结合的GASA(Genetic and Simulated annealing Algorithm)算法,通过遗传算法的选择交叉变异操作产生一组新个体,对各个个体进行模拟退火过程,以避免陷入局部最优。针对柔性作业车间动态调度,在机器故障的扰动情况下,采用滚动窗口技术与GASA算法相结合的方法来求解动态调度问题。通过实验算例仿真,证明了算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of uneven load and energy consumption under disturbance, a flexible job-shop scheduling model with the average passage time and energy consumption as the optimization objective is constructed. A GASA(Genetic and Simulated annealing algorithm combined with genetic algorithm and simulated annealing algorithm is designed. A new group of individuals is generated by selecting crossover mutation operation of genetic algorithm, and simulated annealing process of each individual is carried out. In order to avoid falling into local optimum, the dynamic scheduling problem of flexible job shop is solved by combining rolling window technique with GASA algorithm under the disturbance of machine fault. The validity of the algorithm is proved.
【作者单位】： 江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61572238) 江苏省杰出青年基金(BK20160001) 江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2016022-24)
【分类号】：TB497;TP18

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本文编号：1595632