【摘 要】
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考虑实际流程工业生产中投入产出比、设备转化率等不确定性因素，基于模糊理论建立了以最大化面积满意度为目标函数的不确定流程工业车间调度模型。为了提高调度算法的优化性能，提出多变异、双向交叉的改进差分进化算法，增加了种群个体在搜索空间的遍历性及择优选择的范围。以某电化厂聚氯乙烯车间调度为例，将改进算法应用于实际车间调度，分析了时间段长度、不同变异策略以及中间存储的初始容量对调度结果的影响。仿真结果表明了
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州 310023 浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 31
【出 处】
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2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议
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考虑实际流程工业生产中投入产出比、设备转化率等不确定性因素，基于模糊理论建立了以最大化面积满意度为目标函数的不确定流程工业车间调度模型。为了提高调度算法的优化性能，提出多变异、双向交叉的改进差分进化算法，增加了种群个体在搜索空间的遍历性及择优选择的范围。以某电化厂聚氯乙烯车间调度为例，将改进算法应用于实际车间调度，分析了时间段长度、不同变异策略以及中间存储的初始容量对调度结果的影响。仿真结果表明了改进算法的有效性和稳定性，对实际生产安排起到一定的指导作用。
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