【摘 要】
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为改善某硬质合金混合料生产线调度问题。提出了精英保留的多种群遗传算法（MPGA），针对该生产线的设备投产顺序，以最小化最大完工时间为目标建立了考虑阻塞的数学模型。同时，基于Matlab工具分别使用传统遗传算法（SGA）与MPGA对该生产线各工序的设备投产顺序进行优化。计算结果表明，MPGA具有更好的防“早熟”性，且搜索邻域更广。最后，利用Plant Simulation平台建立该生产线的1∶1仿真
【基金项目】
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湖南省教育厅重点科研项目（17A129）； 长沙市科技计划重大专项（KQ1804054）；
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为改善某硬质合金混合料生产线调度问题。提出了精英保留的多种群遗传算法（MPGA），针对该生产线的设备投产顺序，以最小化最大完工时间为目标建立了考虑阻塞的数学模型。同时，基于Matlab工具分别使用传统遗传算法（SGA）与MPGA对该生产线各工序的设备投产顺序进行优化。计算结果表明，MPGA具有更好的防“早熟”性，且搜索邻域更广。最后，利用Plant Simulation平台建立该生产线的1∶1仿真模型，并将优化后的设备投产方案代入验证。仿真结果表明，MPGA方案优化时间约为SGA的3.6倍。
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