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1、生產(chǎn)調(diào)度對(duì)于制造企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本具有重要的作用,其關(guān)鍵技術(shù)之一是建立有效的調(diào)度模型并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)調(diào)度優(yōu)化。目前大多數(shù)研究集中在經(jīng)典調(diào)度問題的優(yōu)化算法,往往忽略了車間中大量存在的不確定性,因而難以應(yīng)用于實(shí)際車間調(diào)度。在此背景下,如何建立更接近現(xiàn)實(shí)車間的調(diào)度模型并設(shè)計(jì)出相應(yīng)的優(yōu)化算法,就顯得非常有意義了。
本文首先建立了不確定信息條件下的柔性作業(yè)車間調(diào)度模型。在采用隨機(jī)量來描述現(xiàn)實(shí)車間中存在的一些不確定信息的基
2、礎(chǔ)上,以時(shí)間、成本和調(diào)度有效性作為生產(chǎn)調(diào)度的三個(gè)基本目標(biāo),以工件的工藝規(guī)程以及不同類型工件的交貨期限滿足的置信度作為調(diào)度約束,建立了不確定條件下的多目標(biāo)和多優(yōu)先級(jí)的柔性作業(yè)車間調(diào)度的隨機(jī)規(guī)劃模型。
上述調(diào)度模型的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜,運(yùn)用傳統(tǒng)精確算法難以求解,因此本文提出了一種將隨機(jī)模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的混合智能算法求解策略。該策略主要包括兩步:第一步,通過隨機(jī)模擬和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)不確定調(diào)度模型的仿真模擬逼近,進(jìn)而建立調(diào)
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