【摘 要】
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随着制造业竞争的日益激烈,车间调度作为制造企业生产的一个核心问题,得到了学术界与工业界的广泛关注。基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是一种学习型进化
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随着制造业竞争的日益激烈,车间调度作为制造企业生产的一个核心问题,得到了学术界与工业界的广泛关注。基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是一种学习型进化算法,它能有效地从不同领域的问题中提取相关特征知识。目前,GEP在车间调度中的应用十分有限。本文围绕GEP算法,对其在车间调度中的不同应用方式进行了多角度的深入研究与探索,涵盖了间接调度和直接调度两种方式。首先,为了更有效地对调度问题进行求解,提出了一种混合算法,将GEP算法的强全局搜索能力与生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)的强局部搜索能力进行了结合。通过基准函数测试表明所提出混合算法(BiogeographyBased Gene Expression Programming,BBGEP)无论在收敛速度还是求解能力上,都有较大的提升。随后,构建了基于BBGEP的调度规则发现框架。该框架利用BBGEP算法对不同的车间调度环境进行学习,得到适用于不同调度环境的调度规则,然后利用该规则进行调度。数值实验表明,所提出框架能有效求解置换流水车间和动态柔性作业车间调度问题,并分别取得了比NEH和传统调度规则更好的调度结果。接着,构建了基于BBGEP的超启发式算法。该框架以BBGEP作为上层启发式算法,对问题求解的算法空间进行学习,控制下层算法的执行与解的更新,实现了调度问题的直接求解。数值实验结果表明,所提出的BBGEP超启发式算法可有效求解置换流水车间和准备时间与序列相关的柔性作业车间调度问题,取得了比遗传算法和灰狼算法更好的结果。最后,结合某企业PCB板实际生产车间调度案例,综合运用BBGEP调度规则发现框架与超启发式算法,对所提取的调度问题进行求解,取得了较为理想的结果,进一步验证了所提出方法的有效性。
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