充分考虑实际生产过程中的批量生产形式,构建以最小最大完工时间为目标的置换流水车间分批调度问题的数学模型,并提出一种改进的人工兔优化算法。在编码阶段,采用最小位置值(smallest position value,SPV)规则实现连续解向离散解的转变...充分考虑实际生产过程中的批量生产形式,构建以最小最大完工时间为目标的置换流水车间分批调度问题的数学模型,并提出一种改进的人工兔优化算法。在编码阶段,采用最小位置值(smallest position value,SPV)规则实现连续解向离散解的转变;在解码阶段,采用动态策略对工件进行分批;通过NEH启发式规则改善初始种群的质量;引入差分进化算子提高解的多样性;提出基于交换和逆序的局部搜索策略增强算法跳出局部最优解的能力。将所提算法和其他对比算法对不同规模的算例进行求解,通过消融实验、对比实验、统计检验等证明了算法的有效性。最后对某汽车外饰件厂喷涂车间排产问题进行求解,求解结果优于其他对比算法,进一步证明了所提算法的有效性。展开更多
文摘充分考虑实际生产过程中的批量生产形式,构建以最小最大完工时间为目标的置换流水车间分批调度问题的数学模型,并提出一种改进的人工兔优化算法。在编码阶段,采用最小位置值(smallest position value,SPV)规则实现连续解向离散解的转变;在解码阶段,采用动态策略对工件进行分批;通过NEH启发式规则改善初始种群的质量;引入差分进化算子提高解的多样性;提出基于交换和逆序的局部搜索策略增强算法跳出局部最优解的能力。将所提算法和其他对比算法对不同规模的算例进行求解,通过消融实验、对比实验、统计检验等证明了算法的有效性。最后对某汽车外饰件厂喷涂车间排产问题进行求解,求解结果优于其他对比算法,进一步证明了所提算法的有效性。
