針對具有機器柔性和機床折舊特性的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FJSP),為了降低生產(chǎn)過程的能耗,建立了以最大完工時間和能耗加權(quán)的和最小為優(yōu)化目標的數(shù)學模型,并提出了一種改進遺傳算法(IGA)。首先,根據(jù)遺傳算法(GA)隨機性強的特點,引入正交試驗的均衡分散原則生成初始種群,用于提高在全局范圍的搜索性能;然后,為了克服交叉操作后的基因沖突,采用三維實數(shù)的編碼方式并結(jié)合雙個體算術(shù)交叉用于染色體交叉,減少了沖突檢測步驟,提高了求解速度;最后,在變異操作階段采用了動態(tài)步長的方式進行基因變異,保證了全局范圍內(nèi)的局部搜索能力。通過對8個Brandimarte算例進行仿真測試,并與近年來3個改進啟發(fā)式算法進行對比,計算結(jié)果表明該算法求解FJSP的有效性和可行性。

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【文章目錄】：
0 引言
1 柔性作業(yè)車間綠色調(diào)度問題
    1.1 問題描述
    1.2 柔性作業(yè)車間綠色調(diào)度問題模型建立
        1.2.1 符號定義
        1.2.2 模型建立
2 改進遺傳算法設(shè)計
    2.1 編碼機制
    2.2 初始種群的產(chǎn)生
    2.3 選擇算子
    2.4 交叉算子
    2.5 變異算子
3 算例研究和結(jié)果分析
    3.1 IGA性能分析
        3.1.1 實驗1(8×8問題)
        3.1.2 實驗2(基準Brandimarte算例)
        3.1.3 算法分析
    3.2 綠色FJSP結(jié)果分析
4 結(jié)語



本文編號：3860591