【摘 要】
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针对柔性制造系统中机器与AGV(automated guided vehicle)同时调度问题,提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法.以最大完工时间最小为优化目标,考虑机器与AGV双资源约束,建立相应的数学模型.为了同时调度机器与AGV,采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构.通过改进差分进化(differential evolution,DE)算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力,并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代.同时,为了增强算法的局部搜索能力,对算法每次迭代的最
【机 构】
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重庆大学 机械传动国家重点实验室,重庆 400044
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针对柔性制造系统中机器与AGV(automated guided vehicle)同时调度问题,提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法.以最大完工时间最小为优化目标,考虑机器与AGV双资源约束,建立相应的数学模型.为了同时调度机器与AGV,采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构.通过改进差分进化(differential evolution,DE)算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力,并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代.同时,为了增强算法的局部搜索能力,对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索.通过算例计算和对比,证明了提出的改进DE算法的有效性、稳定性和优越性.
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