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文檔簡介
1、隨著紡織行業(yè)市場競爭的日益激烈，企業(yè)節(jié)能競爭意識愈來愈強。而好的調度方案能夠降低企業(yè)生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，增強企業(yè)競爭優(yōu)勢。因此，發(fā)展高效的調度技術與方法對現(xiàn)代紡織企業(yè)至關重要。
本文以南通雙弘紡織有限公司為背景，結合車間實際紡紗工藝流程，對紡織企業(yè)車間調度問題進行了深入系統(tǒng)的研究。
在對紡織企業(yè)生產(chǎn)調度的特點與工藝流程闡述的基礎上，建立了基于訂單管理的紡紗車間Flow-Shop多目標調度優(yōu)化模型。為實現(xiàn)最小化完工
2、時間和總流程時間的調度目標，在對求解Flow-Shop調度問題的幾種主要智能算法分析比較的基礎上，本文選擇采用微粒群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法實現(xiàn)對該調度問題的求解。
PSO算法是一種連續(xù)域全局優(yōu)化技術，而Flow-Shop則是離散空間組合優(yōu)化問題，基于兩者空間上的差異性，本文選用離散PSO(DPSO)算法進行問題的求解。在分析了PSO算法的基本原理、算法特性的基礎上，結合多目標
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