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一种不确定条件下的多目标流水车间调度优化算法
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:0
  • 页码:101-107
  • 语言:中文
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京工业大学信息科学与工程学院,南京210009, [2]滁州学院计算机科学与技术系,滁州239012, [3]中国人民解放军炮兵学院,合肥230031
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60773129)、安徽省优秀青年科技基金(No.08040106808)资助项目
  • 相关项目:无锚点传感器网络的研究
作者: 崔逊学|周强|
中文摘要:

实际中大多数生产调度问题具有多目标优化的性质,本文讨论在不确定加工时间和机器故障的情况下,如何优化多目标流水车间调度问题.首先设计最大流程时间和最大延迟时间两类指标的求解方法,在此基础上提出一种多目标遗传算法,用来迭代求解不确定条件下两类目标的最优化问题.模拟实验的结果表明,本文算法方案可较好解决不确定条件下的流水车间调度问题.

英文摘要:

The model of optimizing multi-objective flow shop scheduling with stochastic processing time and machine breakdown is analyzed. The multi-objective flow shop scheduling problem is modeled with the stochastic processing time and machine breakdown. A mathematical scheme is designed for the solutions with the longest flow time or the longest delay time. A hybrid multi-objective genetic algorithm is proposed to solve the optimization problems iteratively in uncertain condition. The simulation results show that the proposed algorithm has good performance for the flow shop scheduling problems in uncertain condition.

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