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离散改进PSO求解模糊柔性作业车间多目标调度

辛悦  顾德  
【摘要】:针对在实际生产过程中机器的生产作业时间与单位时间加工成本具有不确定性的特点,建立以最小生产成本与最小完工时间为目标的模糊柔性作业车间模型。采用三角模糊数表示车间固定成本、加工成本与时间。为提高模型对于复杂组合的优化能力,提出了一种改进的粒子群算法。根据广义粒子群思想,使用遗传算法的交叉、变异操作重构位置与速度更新公式。使用带外部记忆库的精英保留策略,利用迭代信息指导子代产生,增强了算法的寻优性能。最后,通过某柔性作业车间生产实例进行试验,论证了该算法对比普通粒子群算法更适用于复杂的离散化问题,可以有效地保留迭代过程中调度方式的多样性。离散改进粒子群算法在实现车间高效运转的同时,可推广应用于应急资源分配等领域。

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