【摘 要】
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研究并行批处理机的组批调度问题,考虑炉容相同、功率不同的非等同并行机的总能耗约束,考虑工件尺寸和到达时间不同,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数规划模型。并行
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研究并行批处理机的组批调度问题,考虑炉容相同、功率不同的非等同并行机的总能耗约束,考虑工件尺寸和到达时间不同,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数规划模型。并行机组批调度问题属于NP-hard问题,采用先组批后调度的两阶段方式求解。组批阶段采用基于FFLPT和BFLPT的启发式规则,调度阶段设计带邻域搜索的粒子群-遗传混合算法对模型进行求解。以轧辊生产企业并行热处理设备为研究案例进行模型和算法验证,分析不同能耗约束下最大完工时间优化值,并比较算法的优化性能。实验结果表明：本文算法提高标准遗传算法的收敛速
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