【摘 要】
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针对传统Job Shop瓶颈识别方法划定瓶颈候选集时缺乏科学的划分范围、划分层次以及划分依据等问题,提出了机器簇、瓶颈簇、主瓶颈簇及阶次的概念.考虑机器的主次之分和多维特
【机 构】
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西北工业大学 系统集成与工程管理研究所,陕西 西安 710072
【出 处】
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2012年第二届全国现代制造集成技术学术会议
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针对传统Job Shop瓶颈识别方法划定瓶颈候选集时缺乏科学的划分范围、划分层次以及划分依据等问题,提出了机器簇、瓶颈簇、主瓶颈簇及阶次的概念.考虑机器的主次之分和多维特征属性,基于聚类思想及多属性决策理论提出了作业车间瓶颈簇的识别方法.第一,确定识别瓶颈的机器特征属性,并采用免疫进化算法获得调度优化方案以计算机器的特征属性值;第二,采用层次聚类法获得不同距离下机器簇的集合及其树状结构图.第三;基于TOPSIS法确定并比较机器簇的簇中心确定瓶颈簇和非瓶颈簇;第四,立足瓶颈簇依次进行子簇比较,逐步确定出多阶主瓶颈簇集合.最后,采用24组JSSP标准算例,将本方法与移动瓶颈识别法和正交试验识别法进行对比,证明了本方法的可行性及优势.
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