面向智能制造的作业车间调度算法研究

发布时间：2018-07-26 16:31

【摘要】：为提升企业快速响应单件、小批量、个性化定制等市场需求的能力,该文提出了1种面向智能制造的作业车间调度优化的改进遗传算法。在多工件加工工艺约束条件下,对工序和机器分别进行矩阵编码。设计了与编码方式相对应的选择、交叉和变异操作,并增加保留算子,保留每一代种群中的最优个体。在求得全局近似最优解后,采用插入式贪婪解码算法对染色体进行解码。可动态优化基于加工时间最短或提前/拖期惩罚代价最小的多工件作业规划和机器分配方案。仿真结果证明了算法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the ability of enterprises to quickly respond to market demands such as single piece, small batch, and personalized customization, an improved genetic algorithm for job shop scheduling optimization for intelligent manufacturing is proposed in this paper. Under the condition of multi-workpiece processing process constraints, the process and machine are respectively coded by matrix. The selection, crossover and mutation operations corresponding to the coding mode are designed, and the retention operators are added to preserve the optimal individuals in each generation. After the global approximate optimal solution is obtained, the insertion greedy decoding algorithm is used to decode the chromosome. The multi-job planning and machine allocation scheme based on the shortest processing time or the least penalty cost in advance / delay can be dynamically optimized. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.
【作者单位】： 南京理工大学自动化学院;
【基金】：国家科技重大专项(2011ZX04002-051)
【分类号】：TB497;TP18

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本文编号：2146608