混合多策略MHSSA智能优化风电拉挤板生产排程
针对带序列相关调整时间和顺序齐套约束的风电拉挤板生产排程问题，构建了最小化设备负荷偏差、交货期偏差和最大化设备利用率的多目标优化模型，改进并设计了基于Pareto寻优和拥挤度计算机制的多目标启发式麻雀搜索算法（multi-objective heuristic sparrow search algorithm, MHSSA）。算法具有“组件-区域”两层编码方式和“倒排-修复-优化”启发式解码算子；采用多规则结合反向学习的改进种群初始化策略，增强了全局搜索能力；利用具有交叉算子和外部存档扰动机制的改进搜索策略，提升了寻优精度和种群多样性。通过数据集测试和实例仿真分析，验证了排程优化模型和智能排程...
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| Published in | 工业工程 Vol. 27; no. 3; pp. 114 - 129 |
|---|---|
| Main Authors | , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
广东工业大学
01.06.2024
河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳 471003%洛阳双瑞橡塑科技有限公司,河南 洛阳 471031%河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳 471003 机械装备先进制造河南省协同创新中心,河南 洛阳 471003%河南科技大学 商学院,河南 洛阳 471023 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1007-7375 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1007-7375.240042 |
Cover
| Abstract | 针对带序列相关调整时间和顺序齐套约束的风电拉挤板生产排程问题，构建了最小化设备负荷偏差、交货期偏差和最大化设备利用率的多目标优化模型，改进并设计了基于Pareto寻优和拥挤度计算机制的多目标启发式麻雀搜索算法（multi-objective heuristic sparrow search algorithm, MHSSA）。算法具有“组件-区域”两层编码方式和“倒排-修复-优化”启发式解码算子；采用多规则结合反向学习的改进种群初始化策略，增强了全局搜索能力；利用具有交叉算子和外部存档扰动机制的改进搜索策略，提升了寻优精度和种群多样性。通过数据集测试和实例仿真分析，验证了排程优化模型和智能排程算法的有效性。 |
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| AbstractList | F406.2%TB497; 针对带序列相关调整时间和顺序齐套约束的风电拉挤板生产排程问题,构建了最小化设备负荷偏差、交货期偏差和最大化设备利用率的多目标优化模型,改进并设计了基于Pareto寻优和拥挤度计算机制的多目标启发式麻雀搜索算法(multi-objective heuristic sparrow search algorithm,MHSSA).算法具有"组件-区域"两层编码方式和"倒排-修复-优化"启发式解码算子;采用多规则结合反向学习的改进种群初始化策略,增强了全局搜索能力;利用具有交叉算子和外部存档扰动机制的改进搜索策略,提升了寻优精度和种群多样性.通过数据集测试和实例仿真分析,验证了排程优化模型和智能排程算法的有效性. 针对带序列相关调整时间和顺序齐套约束的风电拉挤板生产排程问题，构建了最小化设备负荷偏差、交货期偏差和最大化设备利用率的多目标优化模型，改进并设计了基于Pareto寻优和拥挤度计算机制的多目标启发式麻雀搜索算法（multi-objective heuristic sparrow search algorithm, MHSSA）。算法具有“组件-区域”两层编码方式和“倒排-修复-优化”启发式解码算子；采用多规则结合反向学习的改进种群初始化策略，增强了全局搜索能力；利用具有交叉算子和外部存档扰动机制的改进搜索策略，提升了寻优精度和种群多样性。通过数据集测试和实例仿真分析，验证了排程优化模型和智能排程算法的有效性。 |
| Abstract_FL | In order to address the production scheduling problem of wind turbine extrusion plates(PSP-WTEP)with sequence-dependent adjustment time and sequential alignment constraints,a multi-objective optimization model is developed to minimize equipment load deviation,delivery time deviation and maximize equipment utilization.A modified multi-objective heuristic sparrow search algorithm(MHSSA)is designed based on the mechanisms of Pareto optimization and crowding distance calculation.A two-layer encoding strategy of"component-region"and a heuristic decoding operator of"inversion-repair-optimization"are incorporated in the algorithm.An improved population initialization strategy,which combines multiple rules with opposition-based learning,is adopted to enhance the global search capability of the algorithm.Additionally,an improved search strategy with crossover operators and an external archive disturbance mechanism is utilized to enhance the optimization accuracy and population diversity of the algorithm.The effectiveness of the proposed optimization model and intelligent scheduling algorithm is verified through dataset testing and instance simulation analysis. |
| Author | 张志伟 李洛平 杨晓英 杨欣 |
| AuthorAffiliation | 河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳 471003%洛阳双瑞橡塑科技有限公司,河南 洛阳 471031%河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳 471003;机械装备先进制造河南省协同创新中心,河南 洛阳 471003%河南科技大学 商学院,河南 洛阳 471023 |
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| Author_FL | ZHANG Zhiwei YANG Xiaoying LI Luoping YANG Xin |
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| DOI | 10.3969/j.issn.1007-7375.240042 |
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| DocumentTitle_FL | Intelligent Optimization of Wind Turbine Extrusion Plates Production Scheduling Using a Hybrid Multi-strategy Multi-objective Heuristic Sparrow Search Algorithm |
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| Issue | 3 |
| Keywords | 生产排程 拉挤板 多目标优化 风电 麻雀搜索算法（SSA） sparrow search algorithm(SSA) 麻雀搜索算法(SSA) wind turbine extrusion plates production scheduling multi-objective optimization |
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| PublicationTitle | 工业工程 |
| PublicationTitle_FL | Industrial Engineering Journal |
| PublicationYear | 2024 |
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