多目标模糊柔性作业车间调度问题优化
发布时间：2021-02-11 01:06
为降低柔性作业车间调度中的能耗,针对实际制造车间中工序加工时间和交货期的不确定性,将加工时间和交货期采用模糊数表示,建立以完工时间、平均满意度和最小满意度为柔性作业车间调度问题的多目标函数。同时设计了邻域遗传算法（GANS）求解该问题,算法采用机器选择的方法产生初始种群,并采用工序插入式方法对染色体进行解码;采用动态交叉概率及改进精英保留策略来保证种群的多样性和加快算法的收敛速度;并提出一种基于移动模糊关键工序的邻域结构来加强算法的局部搜索能力。最后通过数值实验验证了模型和算法的有效性和可行性,并对4个基准问题进行测试。结果表明:该算法在求解的精度、鲁棒性和解集的分布性方面与传统算法相比具有一定的优势,是一种有效的求解模糊柔性作业车间调度问题的新方法。
【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(03)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
满意度
在模糊析取图模型中用O和*分别表示两个虚设的起始工序和终止工序,每个节点v表示一个加工工序,节点上面的权值等于此节点工序在对应机器上的模糊加工时间。在图2所示的析取图中,从起点O到终点*的最长路径称为模糊关键路径[19],其长度等于该调度的模糊最大完工时间,属于模糊关键路径上的每道工序称为模糊关键工序。图2中实线指向表示同一件工序的顺序关系;虚线表示析取弧两端的工序在同一台机器上加工。图2所示的一条关键路径O→O31→O12→O13→O33→*,对应的模糊完工时间为(27,38,50),粗线连接的O31、O12、O13、O33为模糊关键工序。假设析取图G上的一个节点h代表加工工序Oh,sE(h)、cE(h)、sL(h)、cL(h)分别代表工序Oh的模糊最早开工时间和完工时间、模糊最晚开工时间和完工时间;PM(h)和SM(h)分别表示工序Oh属于同一机器的前道工序和后续工序;PJ(h)和SJ(h)分别表示工序Oh属于同一工件的前道工序和后续工序。对于同一个调度方案可能存在多条关键路径。3 算法设计
表1 2×6的FJSP数据Table 1 2×6 FJSP data 工件 工序 加工时间 交货期 M1 M2 M3 M4 M5 M6 J1 O11 1,2,3 2,3,4 2,4,6 — 3,5,7 — D15,6,10,12 O12 2,5,7 1,3,6 — 1,2,3 2,4,5 6,7,9 O13 1,2,3 2,4,6 2,5,7 6,7,8 — — J2 O21 2,3,4 — 3,5,7 — 1,2,3 5,6,8 D217,20,26,32 O22 2,4,6 — — 6,8,9 5,6,7 7,8,9 O23 — 13,15,18 2,4,6 — 5,7,9 9,11,133.4.2 解码
本文编号：3028271
【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(03)北大核心
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【部分图文】：
满意度
在模糊析取图模型中用O和*分别表示两个虚设的起始工序和终止工序,每个节点v表示一个加工工序,节点上面的权值等于此节点工序在对应机器上的模糊加工时间。在图2所示的析取图中,从起点O到终点*的最长路径称为模糊关键路径[19],其长度等于该调度的模糊最大完工时间,属于模糊关键路径上的每道工序称为模糊关键工序。图2中实线指向表示同一件工序的顺序关系;虚线表示析取弧两端的工序在同一台机器上加工。图2所示的一条关键路径O→O31→O12→O13→O33→*,对应的模糊完工时间为(27,38,50),粗线连接的O31、O12、O13、O33为模糊关键工序。假设析取图G上的一个节点h代表加工工序Oh,sE(h)、cE(h)、sL(h)、cL(h)分别代表工序Oh的模糊最早开工时间和完工时间、模糊最晚开工时间和完工时间;PM(h)和SM(h)分别表示工序Oh属于同一机器的前道工序和后续工序;PJ(h)和SJ(h)分别表示工序Oh属于同一工件的前道工序和后续工序。对于同一个调度方案可能存在多条关键路径。3 算法设计
表1 2×6的FJSP数据Table 1 2×6 FJSP data 工件 工序 加工时间 交货期 M1 M2 M3 M4 M5 M6 J1 O11 1,2,3 2,3,4 2,4,6 — 3,5,7 — D15,6,10,12 O12 2,5,7 1,3,6 — 1,2,3 2,4,5 6,7,9 O13 1,2,3 2,4,6 2,5,7 6,7,8 — — J2 O21 2,3,4 — 3,5,7 — 1,2,3 5,6,8 D217,20,26,32 O22 2,4,6 — — 6,8,9 5,6,7 7,8,9 O23 — 13,15,18 2,4,6 — 5,7,9 9,11,133.4.2 解码
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