本文選題：混合流水車間調(diào)度　切入點：碳排放　出處：《信息與控制》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對以降低碳排放為目標(biāo)的混合流水車間調(diào)度問題(HFSP),在問題特點分析和對其3個子問題單獨編碼的基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合記憶和全局交換的新型鄰域搜索(NSMG),該算法利用記憶保留搜索所得的一定數(shù)量的最優(yōu)解,采用一種簡單策略更新記憶,給出鄰域搜索和全局交換的實現(xiàn)方式以及兩類搜索的相互協(xié)作方法以獲得高質(zhì)量的解.針對一系列實例,進(jìn)行了大量實驗,結(jié)果分析表明NSMG對所研究的HFSP具有較強(qiáng)的搜索能力和競爭力.
[Abstract]:Aiming at the hybrid income workshop scheduling problem with the aim of reducing carbon emissions, this paper analyzes the characteristics of the problem and encodes the three sub-problems separately. In this paper, a new neighborhood search algorithm based on memory and global exchange is proposed. The algorithm uses a certain number of optimal solutions obtained from memory preserving search, and adopts a simple strategy to update memory. The implementation of neighborhood search and global exchange and the methods of cooperation between two kinds of search are given to obtain a high quality solution. A lot of experiments are carried out for a series of examples. The results show that NSMG has strong searching ability and competitive ability to the studied HFSP.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61573264,71471151)
【分類號】：TB497

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1584233