基于混合的多目标遗传算法的多目标流水车间逆调度问题求解方法

发布时间：2017-06-06 03:07

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【摘要】：将逆优化理论与方法引入车间调度领域,探讨近年来车间调度领域出现的一种新方法"逆调度"。研究多目标流水车间逆调度问题,建立考虑调度效率和调度稳定性的数学模型,综合考虑了加工参数改变量、系统改变量以及完工时间和等目标。提出一种基于混合的多目标遗传算法(Hybrid multi-objective genetic algorithm,HMGA)的求解方法,将多种策略进行混合以提高算法性能,主要包括快速非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGAII)中的快速非支配排序方法、两种多样性保持策略、混合的精英保留策略,以及改进的局部搜索策略等。通过实例测试与方差分析(Analysis of variance,ANOVA),验证了该算法的有效性。
【作者单位】： 山东理工大学机械工程学院;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室;广州华立科技职业学院;
【关键词】： 车间调度 逆调度 多目标进化算法 局部搜索算法
【基金】：国家自然科学基金(51305244) 山东省自然科学基金(ZR2013EEL015) 山东省高等学校科技计划(J16LB04)资助项目
【分类号】：TP18;TB497
【正文快照】： 0前言* 车间调度是实现智能制造的关键环节,亟需新 型的调度理论与方法来应对智能车间的挑战[1-2]。传统的调度问题往往假设:生产是在理想、确定的环境下进行,工件的加工信息和车间状况都是理想状态,不可随意更改[3-4]。 然而,实际制造系统中拥有部分资源,其约束是弹性的,

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本文编号：425239