【摘 要】
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为解决小批量、多品种浸染生产不合理调度导致高能耗和多污染排放的问题,提出了一种基于遗传算法和多智能体染缸调度与动态优化的方法。该方法基于染缸车间制造执行系统、企
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60874074);国家863计划资助项目(2007AA04Z155);浙江省重大科技专项资助项目(2005C11033)~~
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为解决小批量、多品种浸染生产不合理调度导致高能耗和多污染排放的问题,提出了一种基于遗传算法和多智能体染缸调度与动态优化的方法。该方法基于染缸车间制造执行系统、企业资源计划和过程控制系统实时数据,采用分层调度算法。其中静态层采用支持多产品的批处理、多染缸的非等同性、前期订单、订单交货期和切换成本等约束条件的遗传算法;动态层采用支持染缸运行状态的多智能体的协调动态优化算法。通过对生产过程中多约束条件和多动态变化因素的算法求解,获得染缸作业任务动态优化设计。仿真结果表明,与单纯遗传算法和人工调度相比,基于数据驱动的分层动态优化调度达到了染缸作业排产优化和污染减排的目标和实际应用的可行性。
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