【摘 要】
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针对存在异质性员工的多目标柔性作业车间调度问题,构建具有DeJong学习效应的调度模型,并提出了变邻域杂草算法求解该问题。为解决工序排序、机器选择和员工指派三个子问题,
【机 构】
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上海理工大学管理学院,江苏科技大学张家港校区电信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71271138);上海市一流学科资助项目(S1201YLXK);上海市高原学科资助项目(GYXK1201);上海理工大学科技发展基金资助项目(2018KJFZ043)~~
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针对存在异质性员工的多目标柔性作业车间调度问题,构建具有DeJong学习效应的调度模型,并提出了变邻域杂草算法求解该问题。为解决工序排序、机器选择和员工指派三个子问题,基于随机键编码方式对杂草个体编码。采用灰熵关联方法给出杂草的适应度值,根据杂草之间的偏序关系对杂草群体拥挤距离排序从而产生新的父代群体。构造了三种邻域结构,在迭代后期对精英个体变邻域搜索。最后,将算法用于Kacem柔性作业车间基准问题和具有异质性员工的柔性作业车间调度问题求解。算法可有效求解基准问题和多个“不可压缩因子”M值的柔性车间调度问题,总完工时间对M值的敏感度更高。决策者应关注生产制造过程中的异质性学习效应,合理派工,从而提高柔性车间运营水平及降低成本。
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