【摘要】：為提升企業(yè)快速響應(yīng)單件、小批量、個性化定制等市場需求的能力,該文提出了1種面向智能制造的作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化的改進(jìn)遺傳算法。在多工件加工工藝約束條件下,對工序和機(jī)器分別進(jìn)行矩陣編碼。設(shè)計了與編碼方式相對應(yīng)的選擇、交叉和變異操作,并增加保留算子,保留每一代種群中的最優(yōu)個體。在求得全局近似最優(yōu)解后,采用插入式貪婪解碼算法對染色體進(jìn)行解碼�？蓜討B(tài)優(yōu)化基于加工時間最短或提前/拖期懲罰代價最小的多工件作業(yè)規(guī)劃和機(jī)器分配方案。仿真結(jié)果證明了算法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the ability of enterprises to quickly respond to market demands such as single piece, small batch, and personalized customization, an improved genetic algorithm for job shop scheduling optimization for intelligent manufacturing is proposed in this paper. Under the condition of multi-workpiece processing process constraints, the process and machine are respectively coded by matrix. The selection, crossover and mutation operations corresponding to the coding mode are designed, and the retention operators are added to preserve the optimal individuals in each generation. After the global approximate optimal solution is obtained, the insertion greedy decoding algorithm is used to decode the chromosome. The multi-job planning and machine allocation scheme based on the shortest processing time or the least penalty cost in advance / delay can be dynamically optimized. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)(2011ZX04002-051)
【分類號】：TB497;TP18

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本文編號：2146608