本文選題：動態(tài)調(diào)度　切入點：柔性作業(yè)車間　出處：《系統(tǒng)仿真學(xué)報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決在擾動情況下的負(fù)荷不均和能耗問題,構(gòu)建了以平均流經(jīng)時間和能耗為優(yōu)化目標(biāo)的柔性作業(yè)車間調(diào)度模型。針對上述模型,設(shè)計了一種遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合的GASA(Genetic and Simulated annealing Algorithm)算法,通過遺傳算法的選擇交叉變異操作產(chǎn)生一組新個體,對各個個體進行模擬退火過程,以避免陷入局部最優(yōu)。針對柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度,在機器故障的擾動情況下,采用滾動窗口技術(shù)與GASA算法相結(jié)合的方法來求解動態(tài)調(diào)度問題。通過實驗算例仿真,證明了算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of uneven load and energy consumption under disturbance, a flexible job-shop scheduling model with the average passage time and energy consumption as the optimization objective is constructed. A GASA(Genetic and Simulated annealing algorithm combined with genetic algorithm and simulated annealing algorithm is designed. A new group of individuals is generated by selecting crossover mutation operation of genetic algorithm, and simulated annealing process of each individual is carried out. In order to avoid falling into local optimum, the dynamic scheduling problem of flexible job shop is solved by combining rolling window technique with GASA algorithm under the disturbance of machine fault. The validity of the algorithm is proved.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572238) 江蘇省杰出青年基金(BK20160001) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金-前瞻性聯(lián)合研究項目(BY2016022-24)
【分類號】：TB497;TP18

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本文編號：1595632