【摘 要】
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考虑生产周期、生产成本、设备利用率等调度目标,给出了多目标柔性作业车间批量调度问题模型.为解决批量划分和批次调度,采用批量染色体和批次染色体相结合的编码方式,提出一
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江工业大学信息工程学院,浙江工业大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61070043,60874074);国家科技支撑计划资助项目(2012BAD10B0101)~~
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考虑生产周期、生产成本、设备利用率等调度目标,给出了多目标柔性作业车间批量调度问题模型.为解决批量划分和批次调度,采用批量染色体和批次染色体相结合的编码方式,提出一种基于差分进化算法的多目标柔性批量调度算法,引入Pareto非支配排序和拥挤距离排序来选择下一代个体,并采用外部存档保存进化过程中的非支配解集.为平衡算法的全局搜索和局部探索能力,设计了基于关键路径的动态随机搜索和随机变异相结合的多目标局部搜索策略.通过调度算例及印染生产调度实例求解表明,所提批量划分方法能有效缩短生产周期,获得更多分布均匀的P
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