【摘 要】
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以订单总完工时间最小和订单平均流程时间最小为目标函数,利用改进的多目标遗传算法生成了多品种订单调度模型.为解决组合模型的指数爆炸问题,提出了一种按规则分配订单以及
【机 构】
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同济大学机械与能源工程学院; 上海理工大学图书馆;
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以订单总完工时间最小和订单平均流程时间最小为目标函数,利用改进的多目标遗传算法生成了多品种订单调度模型.为解决组合模型的指数爆炸问题,提出了一种按规则分配订单以及订单中各作业排序相结合的集成调度思想;以一种整数和字母组合的编码方法用于可行解的表达,并在每个分目标的进化过程中,对选择、交叉、变异算子以及精英解保留策略重新进行设计,保证了解的分布性和均匀性;同时还提出了一种新的终止条件,将精英种群与分目标的子种群进行合并,从而加快收敛的速度.以典型的订单生产企业为例进行仿真实验,实验结果表明,应用该算法可以获得满意的Pareto解集.
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