【摘 要】
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针对柔性作业车间的多目标调度问题,构建了以制造工期、加工成本及提前/拖期惩罚值为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于密集距离排序的自适应多目标粒子群算法。采用
【机 构】
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浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家863/CIMS主题计划资助项目(2007AA04Z190、2008AA042301);国家自然科学基金资助项目(50835008、50875237)
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针对柔性作业车间的多目标调度问题,构建了以制造工期、加工成本及提前/拖期惩罚值为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于密集距离排序的自适应多目标粒子群算法。采用精英策略保留进化过程中的优势个体,基于个体密集距离降序排列进行外部种群的缩减和全局最优值的更新,并引入小概率的变异机制以增强解的多样性和算法的全局寻优能力。最后,将该方法应用于某机械公司的柔性作业车间多目标调度中,仿真结果证明了该方法的有效性和适应性。
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