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刚柔混合约束下柔性流水车间生产调度与设备维护集成优化
1
作者
赵子夜
陈晓慧
+3 位作者
安友军
胡欣阳
周梦萦
刘盛望
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第3期939-954,共16页
为提高设备可靠性与生产效率,针对具有多品种混线生产和机器产能限定的半导体封装测试柔性流水车间,开展了生产调度与设备维护集成优化研究。构建了一个多目标集成优化数学模型,该模型考虑了有限缓冲区和交货期时间窗刚柔混合约束,并以...
为提高设备可靠性与生产效率,针对具有多品种混线生产和机器产能限定的半导体封装测试柔性流水车间,开展了生产调度与设备维护集成优化研究。构建了一个多目标集成优化数学模型,该模型考虑了有限缓冲区和交货期时间窗刚柔混合约束,并以最小化最大完工时间、平均流经时间、提前/拖期完工惩罚和机器负荷极差为优化目标。为实现高效求解,提出一种改进的双种群协同进化算法,该算法采用混合初始化方法生成高质量初始种群,并利用结合变邻域搜索和正交学习的混合局部搜索策略提高算法性能。以成都某半导体企业的封装测试产线为案例开展数值仿真实验,并通过对比分析验证了改进算子和所提算法的有效性与优越性。
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关键词
柔性流水车间
生产调度与设备维护集成优化
有限缓冲区
交货期时间窗
改进双种群协同进化算法
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职称材料
双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索
被引量：
5
2
作者
黄杰
孙伟
高渝
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期118-127,共10页
为了提高不确定环境下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法(improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA)的多UAV协同目标搜索方...
为了提高不确定环境下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法(improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA)的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。
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关键词
多无人机
协同搜索
改进的协同进化遗传算法
双属性概率图
滚动优化
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职称材料
题名
刚柔混合约束下柔性流水车间生产调度与设备维护集成优化
1
作者
赵子夜
陈晓慧
安友军
胡欣阳
周梦萦
刘盛望
机构
重庆大学机械与运载工程学院
三峡大学机械与动力学院
英特尔产品(成都)有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第3期939-954,共16页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB3303600)
中央高校基本科研业务费资助项目(2022CDJKYJH048)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2023NSCQ-LZX0167)。
文摘
为提高设备可靠性与生产效率,针对具有多品种混线生产和机器产能限定的半导体封装测试柔性流水车间,开展了生产调度与设备维护集成优化研究。构建了一个多目标集成优化数学模型,该模型考虑了有限缓冲区和交货期时间窗刚柔混合约束,并以最小化最大完工时间、平均流经时间、提前/拖期完工惩罚和机器负荷极差为优化目标。为实现高效求解,提出一种改进的双种群协同进化算法,该算法采用混合初始化方法生成高质量初始种群,并利用结合变邻域搜索和正交学习的混合局部搜索策略提高算法性能。以成都某半导体企业的封装测试产线为案例开展数值仿真实验,并通过对比分析验证了改进算子和所提算法的有效性与优越性。
关键词
柔性流水车间
生产调度与设备维护集成优化
有限缓冲区
交货期时间窗
改进双种群协同进化算法
Keywords
flexible flow-shop
integrated optimization of production scheduling and machine maintenance
limited buffer
due window
improved bi-population collaborative evolutionary algorithm
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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职称材料
题名
双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索
被引量：
5
2
作者
黄杰
孙伟
高渝
机构
西安电子科技大学空间科学与技术学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期118-127,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目（61671356）资助课题
文摘
为了提高不确定环境下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法(improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA)的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。
关键词
多无人机
协同搜索
改进的协同进化遗传算法
双属性概率图
滚动优化
Keywords
multi-unmanned aerial vehicles(UAVs)
collaborative
search
improved
co-
evolutionary
genetic
algorithm
(ICEGA)
dual-attribute map
rolling optimization
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
刚柔混合约束下柔性流水车间生产调度与设备维护集成优化
赵子夜
陈晓慧
安友军
胡欣阳
周梦萦
刘盛望
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索
黄杰
孙伟
高渝
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
已选择
0
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