【摘 要】
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提出一种基于遗传算法的调度算法,用于解决多资源制约(机床、工人和机器人)条件下作业车间的动态优化调度.为了表达加工工件的批量,提出了一种新的染色体基因型,基因型的长度
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提出一种基于遗传算法的调度算法,用于解决多资源制约(机床、工人和机器人)条件下作业车间的动态优化调度.为了表达加工工件的批量,提出了一种新的染色体基因型,基因型的长度随加工环境的变化而变化.研究的动态环境包括:加工工件连续不断地到来;机床设备突然损坏;损坏的机床被修复;工件的预定订货时间被提前;有新类型的工件要求被加工等等.采用一种基于周期和事件驱动的滚动窗口调度,以适应连续加工过程中的环境变化.调度算法中采用权重可变的双目标评价函数来优化调度结果.仿真结果表明该算法是可行的,与传统的静态优化调度相比,其
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