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作 者:高丽[1,2] 周炳海[2] 杨学良[3] 王吉霞[1]
机构地区:[1]上海理工大学图书馆,上海200093 [2]同济大学机械与能源工程学院工业工程研究所,上海201804 [3]上海理工大学管理学院工业工程研究所,上海200093
出 处:《上海交通大学学报》2015年第8期1191-1198,1204,共9页Journal of Shanghai Jiaotong University
基 金:国家自然科学基金项目(61273035;71471135);上海理工大学图书馆科研创新项目(FC-Y201405)资助
摘 要:针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.In order to reduce the complexity of multi-objective optimization in flexible job-shop scheduling and improve optimization efficiency,a multi-objective integrated optimization method with multiple resource constraints was proposed in this paper.Firstly,an integrated optimization model was established according to the objectives of minimum completion time,optimal human resource allocation plan,maximum equipment load and lowest production costs.Besides,in view of the explosive characteristics of combination model,an integrated scheduling rule for multiple resources allocation was presented to reduce the model complexity.As for the selection strategies of the scheduling rules,the rules with a high probability were preferentially selected through adjusting the probability of rules.In addition,the multiple-rule guiding mechanism was adopted to push the search process toward the target direction.Furthermore,the improved non-dominated sorting genetic algorithm(NSGAⅡ)was adopted to obtain the Pareto solution setsof different probability values of the rules.Finally,the effectiveness of the proposed method was verified by simulation comparison.
关 键 词:柔性作业车间调度 多目标集成优化 多规则 多重资源 改进的非支配排序遗传算法
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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