【摘 要】
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针对传统Job Shop瓶颈识别方法划定多瓶颈候选集时缺乏科学的划分范围、划分层次以及划分依据等问题,提出了机器簇、瓶颈簇、主瓶颈簇及阶次的概念,建立了作业车间瓶颈簇的识
【机 构】
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西北工业大学 系统集成与工程管理研究所,陕西 西安 710072
【出 处】
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陕西省机械工程学会第十次代表大会暨学术年会
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针对传统Job Shop瓶颈识别方法划定多瓶颈候选集时缺乏科学的划分范围、划分层次以及划分依据等问题,提出了机器簇、瓶颈簇、主瓶颈簇及阶次的概念,建立了作业车间瓶颈簇的识别模型.考虑机器的主次之分和多维特征属性,基于聚类思想及多属性决策理论提出了作业车间瓶颈簇的识别方法.第一,选择识别瓶颈的机器特征属性,采用免疫进化算法获得调度优化方案并计算机器的特征属性值.第二,采用层次聚类法,获得不同距离下机器簇的集合及其树状结构图.第三,基于TOPSIS法,确定并比较机器簇的簇中心,识别出瓶颈簇和非瓶颈簇.第四,对瓶颈簇的子簇依次进行比较,通过多次识别逐步确定出多阶主瓶颈簇集合.最后,采用24组JSSP标准算例,将本方法与移动瓶颈识别法、正交试验识别法、机器负荷识别法等进行比较,证明了本方法的可行性及优势.
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