【摘 要】
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为平衡Flow Shop生产计划和关键资源模具维护活动之间的冲突,集成生产排序和模具维护双变量,同时以提前/拖后惩罚和模具利用率为目标,建立了生产调度和模具预防性维护的集成
【机 构】
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苏州大学机电工程学院,广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室
【基金项目】
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广东省计算机集成制造重点实验室开放基金（CIMSOF2016005）, 江苏省自然科学青年基金资助项目（BK20150344）, 苏州市产业技术创新专项（民生科技）项目（SS201704）
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为平衡Flow Shop生产计划和关键资源模具维护活动之间的冲突,集成生产排序和模具维护双变量,同时以提前/拖后惩罚和模具利用率为目标,建立了生产调度和模具预防性维护的集成优化数学模型。提出基于可行解和不可行解的改进双种群差分进化算法,以及改进的交叉策略,对所建模型进行优化求解。在不同问题规模下,对比改进双种群差分进化算法和NSGA-II算法的实验结果,实验表明改进双种群差分进化算法可有效求解此类问题,在保证解的质量的基础上可大幅度提高运算速度。
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