【摘 要】
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本文在总结当前job-shop车间调度的发展现状基础上,针对现有的多目标柔性job-shop调度缺乏对优化目标的量化以及优化算法设计不成熟等缺点,对多目标柔性job-shop调度方法进行
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本文在总结当前job-shop车间调度的发展现状基础上,针对现有的多目标柔性job-shop调度缺乏对优化目标的量化以及优化算法设计不成熟等缺点,对多目标柔性job-shop调度方法进行了研究,建立了解决多目标优化的柔性车间调度问题的模型;针对现有车间调度没有考虑工件的运送时间以及各种时间在优化时的相互影响,提出了多时间相关的job-shop调度方法,建立了工件的加工时间、机器的调整时间和工件的运送时间混合优化的多时间相关job-shop调度模型;使用遗传算法对多目标柔性job-shop调度及多时间相关job-shop调度两种优化模型进行求解,并设计了遗传算子的复制、交叉、变异等操作;最后通过仿真实例验证,以证明调度模型及算法的有效性和可行性,为job-shop车间调度优化提供一种高效和有效的途径。
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