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工件可拒绝的有限等待置换流水车间调度算法

来源期刊:控制与决策2019年第3期

论文作者:王柏琳 王海凤 李铁克

文章页码:459 - 469

关键词:生产调度;工件拒绝;置换流水车间;有限等待;遗传算法;协同进化;

摘    要:有限等待限定了工件在相邻机器间的等待时间上下限,普遍存在于中间产品性质不稳定且存在运输作业的车间环境中.工件可拒绝的有限等待置换流水车间调度是对工件拒绝和工件调度的联合决策,要求确定拒绝工件集合并给出被接受工件的调度方案.针对这一联合决策问题,以最小化总拒绝成本与总拖期成本之和为目标,并为最大完工时间(Makespan)设置上限约束,结合问题特征提出一种协同进化遗传算法.该算法将染色体编码分解为工件拒绝和工件序列两个子集,基于调度规则生成初始种群,引入协同进化策略依次进化子集种群,并提出基于记忆的动态概率参数设计方法以确定遗传算子的执行概率,设计解码规则以保证解的可行性并优化总成本.最后,通过数据实验验证了所提出算法及相关策略的可行性和有效性,并分析了问题参数对算法性能的影响.

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工件可拒绝的有限等待置换流水车间调度算法

王柏琳,王海凤,李铁克

摘 要:有限等待限定了工件在相邻机器间的等待时间上下限,普遍存在于中间产品性质不稳定且存在运输作业的车间环境中.工件可拒绝的有限等待置换流水车间调度是对工件拒绝和工件调度的联合决策,要求确定拒绝工件集合并给出被接受工件的调度方案.针对这一联合决策问题,以最小化总拒绝成本与总拖期成本之和为目标,并为最大完工时间(Makespan)设置上限约束,结合问题特征提出一种协同进化遗传算法.该算法将染色体编码分解为工件拒绝和工件序列两个子集,基于调度规则生成初始种群,引入协同进化策略依次进化子集种群,并提出基于记忆的动态概率参数设计方法以确定遗传算子的执行概率,设计解码规则以保证解的可行性并优化总成本.最后,通过数据实验验证了所提出算法及相关策略的可行性和有效性,并分析了问题参数对算法性能的影响.

关键词:生产调度;工件拒绝;置换流水车间;有限等待;遗传算法;协同进化;

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