【摘 要】
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大规模混流制造系统存在规模大、资源约束多的特点,造成在作业调度时产生维数灾难,从而产生搜索求解难的问题。本文针对此类问题,在基于(Manufacturing Petri Net,MPN)模型的基础上,提出一种改进遗传算法进行求解。首先,重新定义了染色体的结构,并采用染色体安排段压缩求解的搜索空间。其次,在染色体交叉环节用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)优化机制引导染色体优化方向,在染色体变异环节用模拟退火算法(Simulated Annealing Algori
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1701266),广东省知识产权与大数据重点实验室项目(2018B030322016),广东省科技计划项目(2019A050513011,2017B090901056),广州市科技计划项目(202002030386)。
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大规模混流制造系统存在规模大、资源约束多的特点,造成在作业调度时产生维数灾难,从而产生搜索求解难的问题。本文针对此类问题,在基于(Manufacturing Petri Net,MPN)模型的基础上,提出一种改进遗传算法进行求解。首先,重新定义了染色体的结构,并采用染色体安排段压缩求解的搜索空间。其次,在染色体交叉环节用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)优化机制引导染色体优化方向,在染色体变异环节用模拟退火算法(Simulated Annealing Algori
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