【摘 要】
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虽然作业车间调度问题在过去几十年里已经得到了广泛而深入的研究,但大部分研究都是以正规指标(Regular measures)最小化为目标.正规指标的调度只需要将工序尽量提前即可.相对于正规指标,最小化提前和延迟成本之和等则属于非正规指标(Non-regular measures).对于非正规指标调度,将所有工序尽量提前并不能优化目标,其调度方案的生成过程必然更加复杂.针对提前和延迟成本最小化这类非正规指标问题,将研究对象从作业车间调度(Job shop scheduling,JSP)扩展到了装配作业车间调
【机 构】
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武汉理工大学物流工程学院 武汉 430063;武汉理工大学港口物流技术与装备教育部工程研究中心 武汉 430063;武汉理工大学物流工程学院 武汉 430063
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虽然作业车间调度问题在过去几十年里已经得到了广泛而深入的研究,但大部分研究都是以正规指标(Regular measures)最小化为目标.正规指标的调度只需要将工序尽量提前即可.相对于正规指标,最小化提前和延迟成本之和等则属于非正规指标(Non-regular measures).对于非正规指标调度,将所有工序尽量提前并不能优化目标,其调度方案的生成过程必然更加复杂.针对提前和延迟成本最小化这类非正规指标问题,将研究对象从作业车间调度(Job shop scheduling,JSP)扩展到了装配作业车间调度(Assembly job shop scheduling,AJSP),以更广泛地探讨求解此类问题的一般规律.设计了一种三阶段调整的启发式算法以生成调度方案,并结合遗传算法的求解框架进行了分析.通过与最优解结果对比,证明该启发式算法的效率和有效性.另外,试验结果也揭示了不同求解因子对求解效果的影响,为后续研究提供参考.
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