带恶化工件的PFS调度的混合遗传算法

发布时间：2018-02-03 22:58

  本文关键词： 置换流水车间 恶化工件 最大完工时间 启发式规则 混合遗传算法　出处：《工业工程与管理》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究了带恶化工件的置换流水车间调度问题,其中工件的加工时间是与开始时间有关的线性函数,考虑不同工件在不同机器上具有不同的恶化率,以最小化最大完工时间为目标,建立数学规划模型,进而提出了一种混合遗传算法来求解。该算法引入一种启发式规则以产生m-1条染色体改进初始种群的40%,结合遗传算法的初始种群产生方法共同生成种群,设计遗传参数自适应调节。仿真实验测试和对比了启发式法、遗传算法和混合遗传算法三种求解方法,实验结果表明所提出的混合遗传算法能更有效地求解这类NP-hard问题。
[Abstract]:In this paper, the problem of permutation income shop scheduling with deteriorating workpiece is studied. The processing time of workpiece is a linear function related to the starting time, considering that different workpiece has different deterioration rate on different machine. Aiming at minimizing the maximum completion time, a mathematical programming model is established. Then a hybrid genetic algorithm is proposed, which introduces a heuristic rule to generate 40% of the m-1 chromosome improvement initial population. Combined with the initial population generation method of genetic algorithm, the adaptive adjustment of genetic parameters is designed. The heuristic method, genetic algorithm and hybrid genetic algorithm are tested and compared. Experimental results show that the proposed hybrid genetic algorithm can solve this NP-hard problem more effectively.
【作者单位】： 郑州大学管理工程学院;浪潮电子信息产业股份有限公司;
【基金】：教育部人文社会科学研究项目(15YJC630148) 国家自然科学基金资助项目(U1604150) 郑州大学优秀青年教师发展基金资助项目(1421326092)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言当下“工业4.0”盛行,制造业竞争日益激烈,合理的生产调度能提高资源利用率。在典型的调度问题中,通常假定工件加工时间是已知常数,但在许多实际工业过程中该假设并不成立。例如钢铁业中,工件加工需在高温下进行,若开始加工较晚,温度会降低,则其加工时间增长;钢管的生产

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 龚常琰;;混合遗传算法的应用研究[J];长春理工大学学报(高教版);2009年01期

2 秘慧杰;杜斌;罗钦扬;;改进混合遗传算法在铁路货物装车中应用[J];控制工程;2009年S1期

3 王焱,刘景录,孙一康;基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法[J];控制与决策;2002年06期

4 胡明星,袁保宗,唐晓芳;基于混合遗传算法的对极几何估计[J];电子学报;2003年10期

5 牛志华,李乃成;一种新的混合遗传算法及其性能分析[J];工程数学学报;2003年04期

6 荣喜民,安智宇;非线性规划的混合遗传算法[J];系统工程与电子技术;2003年05期

7 杨敬松,刘辙,崔广才;混合遗传算法在车间作业调度问题中的应用[J];长春理工大学学报;2003年03期

8 田国会,张攀,李晓磊,尹建芹,路飞;一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究[J];系统仿真学报;2004年06期

9 张攀,田国会,贾磊,李晓磊,路飞;旋转货架拣选作业优化问题的新型混合遗传算法求解[J];机械工程学报;2004年06期

10 赵培忻,崔玉泉,刘家壮;一种求解优化问题的新型混合遗传算法[J];计算机工程与应用;2004年22期

相关会议论文 前10条

1 黄玉清;陈春梅;李磊民;;一种混合遗传算法在货物装载中的应用[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

2 吴海兵;刘萍;;混合遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年

3 王永生;曹贝;肖立伊;;基于混合遗传算法的测试壳优化[A];第四届中国测试学术会议论文集[C];2006年

4 李平;;客户成套订单配送策略混合遗传算法研究[A];第九届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2007年

5 侯志祥;;基于混合遗传算法的连续系统参数辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

6 赵瑞艳;李树荣;张晓东;苗荣;;基于混合遗传算法的热传导系统最优控制问题求解[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

7 张银利;陈德勇;苏艳;;物流配送路径优化问题的一种混合遗传算法[A];第十届中国不确定系统年会、第十四届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2012年

8 何大阔;凌君;顾大为;王福利;;基于减聚类的混合遗传算法[A];第三届中国智能计算大会论文集[C];2009年

9 宋莉波;徐学军;孙延明;查靓;;一种求解flexible job-shop调度问题的混合遗传算法[A];系统工程与和谐管理——第十届全国青年系统科学与管理科学学术会议论文集[C];2009年

10 张海波;陈行行;;混合遗传算法在智能天线波束成型中的应用[A];重庆市电机工程学会2010年学术会议论文集[C];2010年

相关博士学位论文 前2条

1 陶泽;基于Petri网和混合遗传算法的JSP优化调度[D];东北大学;2006年

2 程蓉;复杂生产环境下优化调度方法研究与系统实现[D];华中科技大学;2006年

相关硕士学位论文 前10条

1 伊梦杰;多闸室协调调度的船闸优化问题研究[D];大连海事大学;2015年

2 薛海萍;基于相似性排挤的多种群混合遗传算法的研究与应用[D];广西大学;2015年

3 王云;基于混合遗传算法的工期费用优化研究[D];大连理工大学;2015年

4 冯晓春;蔬菜B2C直销的拣货作业优化方法研究[D];大连理工大学;2015年

5 王sサ，

本文编号：1488584