【摘 要】
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为解决大规模(工件数>100)置换流水车间调度问题,提出一种改进的模拟退火算法。算法改进了初始退火温度的设置,给出相应的计算函数;采用基于概率的多策略协同搜索生成新解,并
【机 构】
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华中科技大学数字制造与装备技术国家重点实验室,烟台大学机电汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775216,51605267);湖北省自然科学基金资助项目(2018CFA078);华中科技大学学术前沿青年团队资助项目(2017QYTD04)~~
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为解决大规模(工件数>100)置换流水车间调度问题,提出一种改进的模拟退火算法。算法改进了初始退火温度的设置,给出相应的计算函数;采用基于概率的多策略协同搜索生成新解,并引入并行搜索和记忆功能概念,以提升大规模问题下解的质量;选择开普勒型衰减函数作为温度衰减函数,提升了大规模问题解的收敛速度;以最小化最大完工时间为目标,将Taillard的大规模问题集(工件数>100)、VRF问题集以及发动机连杆部件实际制造车间等作为数值和工程案例,对算法进行了性能验证,表明了所提方法的有效性。
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