本文選題：多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度問題　切入點：混合遺傳算法　出處：《計算機集成制造系統(tǒng)》2017年01期

【摘要】：為了求解工件到達時間、加工時間、排隊規(guī)則出錯三個不確定因素作用下的多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化問題,研究了由遺傳算法和離散仿真、層次分析法相混合的混合遺傳算法。該問題以最大流程時間短、工序分配均衡、設(shè)備平均利用高為優(yōu)化目標,且?guī)в泄に嚭驮O(shè)備約束條件。首先應用離散仿真法求解各優(yōu)化目標的魯棒性指標值,再應用層次分析法計算可行解的適應度,從而達到一致性評價可行解的目的,得到魯棒性好的近似最優(yōu)解。通過與應用松弛法的遺傳算法進行對比測試實驗,證明了由該算法得到的近似最優(yōu)解具有更好的魯棒性。
[Abstract]:In order to solve the multi-objective flexible job shop scheduling optimization problem under the action of three uncertain factors: the arrival time of the workpiece, the processing time and the queue rule error, the genetic algorithm and discrete simulation are studied.A hybrid genetic algorithm based on analytic hierarchy process (AHP).In this problem, the maximum flow time is short, the process distribution is balanced, the average utilization of equipment is high, and the process and equipment constraints are included.Firstly, the robustness index value of each optimization object is solved by discrete simulation method, and then the fitness of feasible solution is calculated by AHP, so as to achieve the purpose of consistent evaluation of feasible solution, and the approximate optimal solution with good robustness is obtained.Compared with the genetic algorithm using relaxation method, it is proved that the approximate optimal solution obtained by this algorithm has better robustness.
【作者單位】： 北京航空航天大學機械工程及自動化學院;
【分類號】：TP18;TB497

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5 王sサ，

本文編號：1690105