混合交叉熵算法求解模糊分布式裝配流水線低碳調(diào)度問題
發(fā)布時間:2021-04-17 17:32
本文針對實際生產(chǎn)過程中普遍存在的不確定性,采用模糊數(shù)表示工件的加工時間與產(chǎn)品的裝配時間,以同時最小化模糊最大完工時間和模糊總能耗為優(yōu)化目標,建立模糊分布式裝配流水線低碳調(diào)度問題(FDAPFLSP)的模型,進而提出一種混合交叉熵算法(HCEA)進行求解.首先,通過分析現(xiàn)有三角模糊數(shù)排序準則特點,并考慮生產(chǎn)調(diào)度問題的基本約束,設計一種實用的三角模糊數(shù)排序修正準則.其次,為增強算法性能,設計一種自適應變鄰域局部搜索以實現(xiàn)對解空間不同區(qū)域的有效搜索.最后,仿真實驗與算法對比驗證HCEA可有效求解FDAPFLSP.
【文章來源】:控制理論與應用. 2020,37(10)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:12 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]超啟發(fā)式遺傳算法求解模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 李尚函,胡蓉,錢斌,張梓琪,金懷平. 控制理論與應用. 2020(02)
[2]基于新型帝國競爭算法的高維多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 李明,雷德明. 控制理論與應用. 2019(06)
[3]基于新型蛙跳算法的低碳柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 艾子義,雷德明. 控制理論與應用. 2017(10)
[4]綠色車間調(diào)度優(yōu)化研究進展[J]. 王凌,王晶晶,吳楚格. 控制與決策. 2018(03)
[5]An improved cross entropy algorithm for steelmaking-continuous casting production scheduling with complicated technological routes[J]. 王桂榮,李歧強,王魯浩. Journal of Central South University. 2015(08)
[6]不確定性條件下的生產(chǎn)調(diào)度[J]. 顧幸生. 華東理工大學學報. 2000(05)
本文編號:3143853
【文章來源】:控制理論與應用. 2020,37(10)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:12 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]超啟發(fā)式遺傳算法求解模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 李尚函,胡蓉,錢斌,張梓琪,金懷平. 控制理論與應用. 2020(02)
[2]基于新型帝國競爭算法的高維多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 李明,雷德明. 控制理論與應用. 2019(06)
[3]基于新型蛙跳算法的低碳柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 艾子義,雷德明. 控制理論與應用. 2017(10)
[4]綠色車間調(diào)度優(yōu)化研究進展[J]. 王凌,王晶晶,吳楚格. 控制與決策. 2018(03)
[5]An improved cross entropy algorithm for steelmaking-continuous casting production scheduling with complicated technological routes[J]. 王桂榮,李歧強,王魯浩. Journal of Central South University. 2015(08)
[6]不確定性條件下的生產(chǎn)調(diào)度[J]. 顧幸生. 華東理工大學學報. 2000(05)
本文編號:3143853
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