【摘 要】
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系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法.该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区
【机 构】
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聊城大学计算机学院,南京航空航天大学机电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金 (5 0 2 75 0 78)资助项目 ;山东省自然科学基金 (2 0 0 4ZX1 4)资助项目。
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系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法.该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区间,然后在各区间内采用多目标的遗传算法优化调度方案.本文讨论了再调度周期的确定方法、待加工工件的选取原则、批量生产的处理方法等.针对研究的调度问题设计了包含工序及其加工机床、工人、运输小车信息的染色体编码,并对染色体的解码方法、选择方法、交叉方法和变异方法进行了研究.仿真结果表明,该算法可行,优越性明显.
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