检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈骏平 牛冠凯 李啸 Chen Junping;Niu Guankai;Li Xiao(Key Laboratory of Digital Manufacturing Technology for Aeronautics,AVIC Manufacturing Technology Institute,Beijing 100020,China)
机构地区:[1]中国航空制造技术研究院数字化制造技术航空科技重点实验室,北京100020
出 处:《数字化转型》2025年第4期66-74,109,共10页
基 金:国家自然科学基金项目“工业生产系统全要素融合的交互学习和协同决策”(项目编号:62133011)。
摘 要:针对现有求解方法在求解大规模车间排产优化问题上的通用性较差和求解速度不满足实际生产需求的问题,本文开发了一种面向车间排产优化问题的建模求解工具。首先设计了一种面向排产约束的通用建模语言,其次提出了一种动态精英解集引导的迭代优化算法。在实际生产车间进行应用验证,实验结果表明,本文提出的建模求解工具能够高效求解大规模排产问题,且求解速度优于CP-SAT、Chuffed等主流求解器。Aiming at the problems that the existing solving methods have poor universality in solving the large-scale workshop scheduling and optimization problem and the solving speed does not meet the actual production demand,a modeling and solving tool for workshop scheduling and optimization problem is developed in this paper.Firstly,a general modeling language based on scheduling constraints is designed.Secondly,an iterative optimization algorithm guided by a dynamic elite solution set is proposed.The experimental results show that the modeling and solving tool proposed in this paper can efficiently solve the large-scale scheduling problem,and the solving speed is better than the mainstream solvers such as CP-SAT and Chuffed.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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