【摘 要】
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针对锻造行业存在的多阶段、工件有条件相容、不确定加工时间、以最小化拖期和完工时间为目标优化的组批和排序问题,提出了基于工件模糊聚类的两种算法。算法1的工件优先级由
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,南京工业大学管理科学与工程学院,东南大学经济管理学院
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针对锻造行业存在的多阶段、工件有条件相容、不确定加工时间、以最小化拖期和完工时间为目标优化的组批和排序问题,提出了基于工件模糊聚类的两种算法。算法1的工件优先级由工件熵值、工件松弛时间重要度、市场意志共同决定,批的优先级由批内最高优先级工件决定;算法2为随机密钥代表混合遗传算法,该算法用随机密钥进行编码和解码,采用基于规则编码的方法来优化基因序列和基于规则的交叉操作,采用小生境技术来调整个体适应度,采用精英保留策略产生下一代。数值实验结果表明,在多品种、高负荷下,混合遗传算法好于算法1,算法1好于其他启发
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