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多约束条件下的动态柔性作业车间调度研究

孙丽珍  毕利  
【摘要】:针对柔性作业车间的特点,采用改进的遗传算法对该问题进行求解,设计了合理的染色体编码方案以防非法解的产生,通过结合给出的ECO(Earliest Completion time of Operation)启发式规则产生初始种群并对遗传因子进行改进以加快收敛速度。同时,考虑到真实车间工件批量加入和机器故障的特点,提出MCGI(Multi-constrained Greedy Insertion)的解码方案使得改进的遗传算法能很好的求解动态车间调度问题。最后,通过标准数据集验证了该算法的有效性,并用8*8数据集验证了该算法对动态事件的处理能力。

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