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文檔簡介
1、該文用遺傳算法首先研究了具有多工藝加工路徑的車間生產智能優(yōu)化調度問題,提出了一種將遺傳算法和分派規(guī)則相結合的調度算法,將加工計劃與生產調度同時考慮.該算法不僅通過與國外學者提出的算法相比較,而且通過了標準算例的驗證,證明了其正確性和優(yōu)越性.針對中小批量調度的問題,提出并研究了五種調度策略,并給出了最佳調度策略.研究了雙資源受制約的車間生產的調度問題.對于機床設備/工人受制約的調度問題,給出了調度算法,通過了與國外學者的算法進行比較和分析
2、,證明了該算法的正確性和優(yōu)越性,并闡述了該算法采用的遺傳編碼的優(yōu)越性.在國際上領先研究了機床設備/機器人受制約的車間生產調度問題,給出了調度算法,仿真結果表明了所提算法的可行性.提出一種基于遺傳算法的調度算法,用于解決多資源制約條件下車間生產的動態(tài)優(yōu)化調度.提出了一種新的染色體基因型,基因型的長度隨加工環(huán)境的變化而變化.文中采用一種基于周期和事件驅動的滾動窗口機制,以適應連續(xù)加工過程中的環(huán)境變化.仿真結果表明該算法是可行的,與傳統(tǒng)的靜態(tài)
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