本文選題：工業(yè)工程 + 柔性制造系統(tǒng)�。� 參考：《中國科技論文》2017年02期

【摘要】：柔性制造系統(tǒng)在實際生產系統(tǒng)中占有重大比例,而實際生產系統(tǒng)中會出現(xiàn)多種突發(fā)狀,所以隨機環(huán)境下柔性制造系統(tǒng)則更符合實際生產系統(tǒng)的特性。它將協(xié)同進化策略引入到混合進化算法中,使用粒子群算法作為基礎進化算法,并增加參數(shù)自適應調整策略,在進化過程中動態(tài)地調整參數(shù),更好地解決了隨機柔性作業(yè)車間的調度問題。通過實驗,取30次均值作為最終結果,驗證了所提算法能夠在大規(guī)模解空間的隨機調度問題上得到更好的最優(yōu)解,提高最優(yōu)解的魯棒性。
[Abstract]:Flexible manufacturing system (FMS) occupies an important proportion in actual production system, but there will be a variety of burst in practical production system, so FMS in random environment is more suitable for the characteristics of practical production system. The co-evolution strategy is introduced into the hybrid evolutionary algorithm. The particle swarm optimization algorithm is used as the basic evolutionary algorithm, and the adaptive parameter adjustment strategy is added to dynamically adjust the parameters during the evolution process. The problem of random flexible job shop scheduling is better solved. The results of the experiments show that the proposed algorithm can obtain better optimal solution and improve the robustness of the optimal solution in the random scheduling problem of large scale solution space by taking the mean of 30 times as the final result.
【作者單位】： 大連理工大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61572100) 高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20120041120053)
【分類號】：TH165;TP18

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