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题名不确定环境下再制造可重入柔性车间调度优化研究
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作者
张帅
王军
张文宇
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机构
浙江财经大学信息管理与人工智能学院
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出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第7期2529-2542,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51875503,51975512)
浙江省科技创新领军人才资助项目(2023R5213)
浙江省"尖兵"重点研发计划资助项目(2025C01010,2024C01034)。
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文摘
针对再制造过程中加工时间和成本的不确定性问题,引入双模糊理论进行二维模糊化处理,同时考虑了再制造操作可重入和机器柔性的特点,构建了再制造可重入柔性车间调度优化模型。在此基础上,提出了一种基于强化学习的改进型NSGA-Ⅱ算法(RLNSGA-Ⅱ),集成了强化学习技术对种群交叉率进行动态优化以提升种群多样性。此外,还提出了一种新的二维编码方案以提高算法效率,嵌入了混合种群初始化策略以提高初始种群质量,采用了局部搜索策略以增强局部搜索能力。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性和优越性。
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关键词
再制造
双模糊理论
可重入柔性车间调度
NSGA-Ⅱ算法
强化学习
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Keywords
remanufacturing
bi-fuzzy theory
re-entrant flexible job-shop scheduling
NSGA-Ⅱalgorithm
reinforcement learning
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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