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1.
2.
针对多目标绿色可重入混合流水车间调度问题(RHFSP)的特点,在机器分配和工序排序的基础上引入分时电价机制,构建了以最小化最大完工时间、总能耗成本和碳排放为目标的绿色调度优化模型,提出了一种改进的多目标文化基因算法(MOMA)来求解该问题,通过数值实验验证了所设计的MOMA算法的可行性。实验结果表明MOMA算法在非劣解的收敛性、多样性和支配性指标方面都显著优于多目标蚁狮优化算法(MOALO)、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),四种算法的分布性指标无显著差异。所提出的模型能够使企业有效避开高电价时段作业,合理转移用电负荷,达到降低总用电成本和碳排放的目的。 相似文献
3.
分析了北方某燃煤发电厂气态污染物排放现状,结合政府环保收费政策,对气态污染物不同控制区间的治污成本进行综合计算分析比较,提出了在满足污染物达标排放基础上的合理控制区间,实现治污设备经济运行的目的。 相似文献
4.
对半导体制造批量计划调度问题进行研究,提出了一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法一量子粒子群算法来实现对该问题的求解.该算法采用0-1编码方式,来实现对lot的分批和分配,并以最小完工时间为目标函数值进行寻优.最后通过具体算例,对该算法进行了仿真验证,结果表明,在求解半导体制造批量计划调度问题时,量子粒子群算法要优于二级蚂蚁算法、DSH算法,从而验证了该算法的可行性和有效性. 相似文献
5.
针对最小化最大完工时间的单目标作业车间调度问题,提出了新型教与同伴学习粒子群算法。通过教学阶段融合多邻域搜索,采用多样性变异策略以及同伴学习阶段采用混合学习策略三个方面的改进操作,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,算法收敛速度和寻优性能有了显著提高。通过作业车间调度问题FT、LA系列测试实例的对比实验,验证了新型教与同伴学习粒子群算法是解决单目标作业车间调度问题的有效方法。 相似文献
6.
提出了一种数据驱动的作业车间调度算法,训练样本来源于基准实例和部分实际生产数据,通过特征函数来构建样本的特征数据并进行归一化处理,标签数据由调度任务和相应的调度规则的映射关系构成,以LSTM模型为主框架,在模型中嵌入指针网络,将当前序列中概率最大的工件优先进入缓冲区,提高了神经网络的训练速度和质量,采用训练后的模型对新问题进行求解。结果证明了所构建模型的有效性,同时为求解作业车间调度问题提供了新思路。 相似文献
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