【摘 要】
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以最后总时间最小为目标,建立考虑柔性加工的加工时间和与工序无关的AGV(automated guided vehicle)搬运时间相结合的集成车间调度模型。针对传统遗传算法在求解此类问题有迭
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1708085ME129),安徽工程大学“中青年拔尖人才”培养项目(校人字〔2018〕30号)
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以最后总时间最小为目标,建立考虑柔性加工的加工时间和与工序无关的AGV(automated guided vehicle)搬运时间相结合的集成车间调度模型。针对传统遗传算法在求解此类问题有迭代速度慢与难获得最优解的缺点,设计了一种改进的多种群遗传算法。利用移民算子协同各种群进化,设置一个精华种群保存所有种群中最优秀个体的方法来解决这一问题。最后,通过对案例的仿真实验,与传统遗传算法对比,可以更快地得到更好的优化调度结果。
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