【摘要】：為有效解決柔性作業(yè)車間(Job Shops)的加工與搬運集成調(diào)度問題,以最小化最大完工時間(Makespan)為調(diào)度目標,建立非線性規(guī)劃模型,提出基于貪婪啟發(fā)式策略的變鄰域搜索算法(GRS-RVNS).根據(jù)準時(JIT)生產(chǎn)和均衡生產(chǎn)思想構(gòu)建貪婪啟發(fā)式策略快速求初始解.利用析取圖表示可行解并根據(jù)析取圖調(diào)度的性質(zhì)定理構(gòu)建有效的搜索鄰域,進而利用隨機變鄰域搜索算法對初始解進行優(yōu)化.對提出的算法進行仿真實驗分析,結(jié)果表明:該算法求解時間短、調(diào)度方法有競爭性.
[Abstract]:In order to effectively solve the integrated scheduling problem of flexible job shop (Job Shops), a nonlinear programming model is established with the aim of minimizing the maximum completion time (Makespan). A variable neighborhood search algorithm (GRS-RVNS) based on greedy heuristic strategy is proposed. According to the idea of just-in-time (JIT) production and balanced production, a greedy heuristic strategy is constructed to find the initial solution quickly. The feasible solution is represented by disjunctive graph and the efficient search neighborhood is constructed according to the property theorem of disjunctive graph scheduling. Then the initial solution is optimized by random variable neighborhood search algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm has the advantages of short solving time and competitive scheduling method.
【作者單位】： 同濟大學機械與能源工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71471135;61273035) 國家“863”高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(2009AA043000)
【分類號】：TP301.6;TB497

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本文編號：2448445