基于多目标差分进化算法的机加工柔性作业车间调度

TH117.1%TH132.1; 柔性作业车间的多品种、多件数导致调度难度大、耗费时间较长和成本较高,为此,以最大完工时间、能耗和刀具损耗数量为优化目标,考虑返工、次序的准备时间和批量调度约束,建立了多目标机加工柔性作业车间调度模型.提出一种引入综合考虑能耗和加工时间的轮盘赌初始化策略.针对传统差分进化算法交叉得到的子代机器部分质量较差,提出一种机器选择的策略,以此对差分进化算法进行了改进.将改进后的差分进化算法应用于机加工柔性作业车间调度,并与传统差分进化算法在机加工柔性作业车间调度进行多组实验对比.结果表明:改进差分进化在机加工柔性作业车间调度较传统差分进化算法具有收敛速度较快、鲁棒性较好...

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Published in北京工业大学学报 Vol. 49; no. 3; pp. 335 - 345
Main Authors 程强, 高元杰, 初红艳, 张彩霞, 刘志峰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京工业大学先进制造与智能技术研究所,北京 100124 01.03.2023
北京工业大学机械工业重型机床数字化设计与测试技术重点实验室,北京 100124
北京工业大学先进制造技术北京市重点实验室,北京 100124%北京工业大学先进制造与智能技术研究所,北京 100124
Subjects
返工
批量调度
机加工
差分进化算法
多目标优化
柔性作业车间
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ISSN0254-0037
DOI10.11936/bjutxb2021010018

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Summary:TH117.1%TH132.1; 柔性作业车间的多品种、多件数导致调度难度大、耗费时间较长和成本较高,为此,以最大完工时间、能耗和刀具损耗数量为优化目标,考虑返工、次序的准备时间和批量调度约束,建立了多目标机加工柔性作业车间调度模型.提出一种引入综合考虑能耗和加工时间的轮盘赌初始化策略.针对传统差分进化算法交叉得到的子代机器部分质量较差,提出一种机器选择的策略,以此对差分进化算法进行了改进.将改进后的差分进化算法应用于机加工柔性作业车间调度,并与传统差分进化算法在机加工柔性作业车间调度进行多组实验对比.结果表明:改进差分进化在机加工柔性作业车间调度较传统差分进化算法具有收敛速度较快、鲁棒性较好的优点,优化后各机器负载更为均衡,可有效解决多目标机加工柔性作业车间调度问题,为多品种、多件数类排产任务提供了一种良好的指导方案.
ISSN:0254-0037
DOI:10.11936/bjutxb2021010018