【摘 要】
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针对柔性作业车间多目标动态调度问题,以最小化工件的拖期惩罚和工件加工时间为目标,构建了柔性作业车间多目标动态调度数学模型;针对上述模型提出了一种基于自适应遗传算法
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,上海师范大学天华学院,哥伦比亚大学脑图像实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71071173);教育部高等学校博士学科点科研基金资助项目(20090191110004);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-07-0908);中央高校基本科研业务费科研专项自然科学类面上资助项目(CDJZR10110012)~~
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针对柔性作业车间多目标动态调度问题,以最小化工件的拖期惩罚和工件加工时间为目标,构建了柔性作业车间多目标动态调度数学模型;针对上述模型提出了一种基于自适应遗传算法的多目标柔性动态调度算法,该算法基于事件和周期驱动的混合再调度策略,并且在编码过程中设计了一种基于工序与加工机器相融合的染色体编码方法,使得该动态调度算法不但能够同时优化工艺路线和加工顺序,而且可实现由机器故障、加工任务临时变动及周期性再调度所要求的实时动态调度功能。通过生产实例仿真验证了该模型和算法的有效性、可行性和稳定性;对影响动态调度性能波动的事件因素和再调度周期进行了分析,得到了扰动因素及再调度周期与动态调度性能的关系,以便于有效地指导生产实践。
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