【摘 要】
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在置换流水加工环境下,以最小化生产流程时间为目标制定的初始加工方案,由于新工件的到达变得不再最优或不可行,为了降低对原始加工方案的影响,在权衡生产成本和扰动成本的情
【机 构】
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大连理工大学系统工程研究所,大连理工大学公共管理与法学学院
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在置换流水加工环境下,以最小化生产流程时间为目标制定的初始加工方案,由于新工件的到达变得不再最优或不可行,为了降低对原始加工方案的影响,在权衡生产成本和扰动成本的情况下,建立双目标重调度干扰管理模型,对初始最优方案进行调整。针对该模型的特点和问题复杂度,结合微粒群算法强大的全局搜索能力,以及非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得的Pareto解优良的综合性能,提出了一种混合微粒群算法来对问题求解。通过求解经典文献中置换流水车间双目标问题和随机生成的置换流水车间新工件到达问题,结果表明混合算法要优于NSGA-Ⅱ和多目标微粒群算法(MOPSO),同时验证了求解置换流水车间干扰管理问题的有效性。
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