發(fā)布時(shí)間：2017-06-26 00:02

  本文關(guān)鍵詞：不確定環(huán)境下再制造加工車(chē)間多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)再制造生產(chǎn)過(guò)程中工件的加工時(shí)間和成本不確定性調(diào)度問(wèn)題,文章提出了一種不確定環(huán)境下再制造加工車(chē)間多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化方法。該方法采用模糊變量表示其不確定性參數(shù),以最小化加工時(shí)間和成本為目標(biāo),在滿(mǎn)足模糊交貨期等約束條件下,構(gòu)建了不確定環(huán)境下多目標(biāo)決策的模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,并提出了求解該模型的混合智能算法;應(yīng)用模糊模擬技術(shù)產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù),用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以逼近不確定函數(shù);針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),應(yīng)用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)路,將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)路嵌入改進(jìn)的遺傳算法中求解調(diào)度模型。最后,通過(guò)仿真實(shí)例,驗(yàn)證該模型和算法的可行性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 再制造 加工車(chē)間調(diào)度 模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃 混合智能算法
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2011CB013406)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TB497
【正文快照】： 0引言再制造是將可利用廢舊品經(jīng)過(guò)分類(lèi)拆解、清洗檢查、修復(fù)加工、重新裝配和調(diào)整檢測(cè)等工序恢復(fù)到“新品”狀態(tài)的過(guò)程[1-2]。與傳統(tǒng)制造的過(guò)程相比,再制造過(guò)程存在著大量的不確定性因素[3],其中對(duì)再制造調(diào)度優(yōu)化的影響主要表現(xiàn)為再制造時(shí)間、成本和工藝路線(xiàn)的不確定�，F(xiàn)有研

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1 上官英明;朱lɑ

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