不确定因素扰动下多目标柔性作业车间鲁棒调度方法

发布时间：2018-03-31 09:19

  本文选题：多目标柔性作业车间调度问题　切入点：混合遗传算法　出处：《计算机集成制造系统》2017年01期

【摘要】：为了求解工件到达时间、加工时间、排队规则出错三个不确定因素作用下的多目标柔性作业车间调度优化问题,研究了由遗传算法和离散仿真、层次分析法相混合的混合遗传算法。该问题以最大流程时间短、工序分配均衡、设备平均利用高为优化目标,且带有工艺和设备约束条件。首先应用离散仿真法求解各优化目标的鲁棒性指标值,再应用层次分析法计算可行解的适应度,从而达到一致性评价可行解的目的,得到鲁棒性好的近似最优解。通过与应用松弛法的遗传算法进行对比测试实验,证明了由该算法得到的近似最优解具有更好的鲁棒性。
[Abstract]:In order to solve the multi-objective flexible job shop scheduling optimization problem under the action of three uncertain factors: the arrival time of the workpiece, the processing time and the queue rule error, the genetic algorithm and discrete simulation are studied.A hybrid genetic algorithm based on analytic hierarchy process (AHP).In this problem, the maximum flow time is short, the process distribution is balanced, the average utilization of equipment is high, and the process and equipment constraints are included.Firstly, the robustness index value of each optimization object is solved by discrete simulation method, and then the fitness of feasible solution is calculated by AHP, so as to achieve the purpose of consistent evaluation of feasible solution, and the approximate optimal solution with good robustness is obtained.Compared with the genetic algorithm using relaxation method, it is proved that the approximate optimal solution obtained by this algorithm has better robustness.
【作者单位】： 北京航空航天大学机械工程及自动化学院;
【分类号】：TP18;TB497

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本文编号：1690105