【摘 要】
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针对动态环境下的车间物料配送准确性和及时性需求,在车间部署智能感知设备组建智能感知网。以工位实时生产状态为依据,动态调整各工位配送时间窗,以最小物料配送成本为优化
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51575274）;南京航空航天大学研究生创新基地开放基金（No.KFJJ20170525）;国防基础科研重点项目（No.JCKY2016605B006）;江西省重点研发计划项目（No.20161ACE50004）
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针对动态环境下的车间物料配送准确性和及时性需求,在车间部署智能感知设备组建智能感知网。以工位实时生产状态为依据,动态调整各工位配送时间窗,以最小物料配送成本为优化目标,建立基于智能感知网的物料配送动态优化模型,并设计一种基于禁忌搜索的改进蚁群算法。该算法将禁忌搜索的记忆功能融进蚁群算法,引入2-opt局部优化方法,并设置最大最小信息素浓度,以提高算法的搜索速率和求解稳定性。最后通过案例和算法对比验证了该模型和算法的可行性和有效性。
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