本文關(guān)鍵詞： 置換流水車間 惡化工件 最大完工時(shí)間 啟發(fā)式規(guī)則 混合遺傳算法　出處：《工業(yè)工程與管理》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究了帶惡化工件的置換流水車間調(diào)度問題,其中工件的加工時(shí)間是與開始時(shí)間有關(guān)的線性函數(shù),考慮不同工件在不同機(jī)器上具有不同的惡化率,以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo),建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,進(jìn)而提出了一種混合遺傳算法來求解。該算法引入一種啟發(fā)式規(guī)則以產(chǎn)生m-1條染色體改進(jìn)初始種群的40%,結(jié)合遺傳算法的初始種群產(chǎn)生方法共同生成種群,設(shè)計(jì)遺傳參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)。仿真實(shí)驗(yàn)測試和對比了啟發(fā)式法、遺傳算法和混合遺傳算法三種求解方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的混合遺傳算法能更有效地求解這類NP-hard問題。
[Abstract]:In this paper, the problem of permutation income shop scheduling with deteriorating workpiece is studied. The processing time of workpiece is a linear function related to the starting time, considering that different workpiece has different deterioration rate on different machine. Aiming at minimizing the maximum completion time, a mathematical programming model is established. Then a hybrid genetic algorithm is proposed, which introduces a heuristic rule to generate 40% of the m-1 chromosome improvement initial population. Combined with the initial population generation method of genetic algorithm, the adaptive adjustment of genetic parameters is designed. The heuristic method, genetic algorithm and hybrid genetic algorithm are tested and compared. Experimental results show that the proposed hybrid genetic algorithm can solve this NP-hard problem more effectively.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院;浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目(15YJC630148) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(U1604150) 鄭州大學(xué)優(yōu)秀青年教師發(fā)展基金資助項(xiàng)目(1421326092)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言當(dāng)下“工業(yè)4.0”盛行,制造業(yè)競爭日益激烈,合理的生產(chǎn)調(diào)度能提高資源利用率。在典型的調(diào)度問題中,通常假定工件加工時(shí)間是已知常數(shù),但在許多實(shí)際工業(yè)過程中該假設(shè)并不成立。例如鋼鐵業(yè)中,工件加工需在高溫下進(jìn)行,若開始加工較晚,溫度會降低,則其加工時(shí)間增長;鋼管的生產(chǎn)

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5 王sサ，

本文編號：1488584