本文關(guān)鍵詞：混合離散蝙蝠算法求解多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度

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【摘要】：針對以最大完工時間、生產(chǎn)成本和生產(chǎn)質(zhì)量為目標的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,在研究和分析蝙蝠算法的基礎(chǔ)上,提出一種混合離散蝙蝠算法。為了提高求解多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的混合離散蝙蝠算法的初始種群質(zhì)量,在通過分析初始選擇的機器與每道工序調(diào)度完工時間兩者關(guān)系的基礎(chǔ)上,提出一種優(yōu)先指派規(guī)則策略產(chǎn)生初始種群,提高了算法的全局搜索能力。同時采用位置變異策略來使得算法在較短的時間內(nèi)盡可能多地搜索到最優(yōu)位置,有效地避免了算法早熟收斂。在計算問題的目標值上面,首次提出時鐘算法。針對具體實例進行測試,試驗數(shù)據(jù)表明,該算法在求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題上有很好的性能,是一種有效的調(diào)度算法,從而為解決這類問題提供了新的途徑和方法。
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院;
【基金】：江蘇省自然科學基金(BK20140165) 國家留學基金委(201308320030)資助項目
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 0前言*在傳統(tǒng)作業(yè)車間調(diào)度問題中,對加工機器的數(shù)量進行了限制,柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(Flexiblejob-shop scheduling problem,FJSP)是其擴展,突破了機器唯一性的限制,增加了車間調(diào)度的靈活性,使其更加貼近實際生產(chǎn)現(xiàn)狀,廣泛應用于食品加工、玻璃加工、鋼鐵生產(chǎn)等領(lǐng)域[1]。FJSP

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