【摘 要】
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为了快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间、机器负载和能耗为优化目标的多目标柔性作业车间动态调度模型。针对上述模型,采用适用于动态调度的动态交互层(DIL),在此基础上设计了多目标粒子群遗传算法(MOPSGA)。采用精英基因序列化策略和基因池选拔策略增加帕累托非支配解集个数和质量,再重新评估、获取帕累托非支配解集。针对柔性作业车间加急订单的意外状况,采用DIL与MOPSGA相结合的方法求解动态调度问题。仿真实验结果验证了DIL处理紧急订单的能力和MOPSGA的有
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61973138),国家重点研发计划(2018YFB1701903)。
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为了快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间、机器负载和能耗为优化目标的多目标柔性作业车间动态调度模型。针对上述模型,采用适用于动态调度的动态交互层(DIL),在此基础上设计了多目标粒子群遗传算法(MOPSGA)。采用精英基因序列化策略和基因池选拔策略增加帕累托非支配解集个数和质量,再重新评估、获取帕累托非支配解集。针对柔性作业车间加急订单的意外状况,采用DIL与MOPSGA相结合的方法求解动态调度问题。仿真实验结果验证了DIL处理紧急订单的能力和MOPSGA的有
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