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采用多目标进化算法研究柔性作业车间调度问题,目标是最小化最大完工时间、机器总负荷和最大机器负荷3个性能指标。针对NSGA-Ⅱ识别非支配个体较慢和个体比较次数较多的不足,设计一种基于预排序的快速非支配排序算法,快速识别非支配个体并淘汰被支配个体,提高非支配解集的构造效率;结合柔性作业车间调度问题的特点和进化算法的性能,引入云模型进化策略,提出一种基于非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度算法。运用云模型揭示模糊性和随机性的优良特性维护进化种群,提高非支配解分布的广度和均匀度。利用多指标加权灰靶决策模型选择最满意调度方案。使用基准实例进行测试并比较测试结果,验证了算法的可行性和有效性;利用提出算法确定了生产实际的最满意调度方案。 相似文献
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为了解决机械产品装配过程中有质量缺陷的在制品不断向下游工序流转的问题,提出了一种基于面向对象Petri网的质量门(Quality Gate,QG)控制方法。通过分析机械产品装配过程中产品质量的影响因素,建立了质量门监控的校验标准;在此基础上给出了质量门控制策略,以实现对在制品装配质量的在线控制;运用基于面向对象Petri网的方法,建立了质量门控制策略运行的模型,旨在及时发现装配过程中的缺陷品,减少返工成本。最后,以主减速器装配过程中选垫工序的质量控制为例,验证该方法的有效性和可靠性。 相似文献
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不确定环境下再制造加工车间生产调度优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对再制造加工车间工况兼具随机性与模糊性,采用模糊随机变量表示废旧件加工时间,以描述再制造加工车间工况的双重不确定性;在不确定理论的基础上,建立基于模糊随机机会约束的再制造加工车间生产调度问题模型,并提出求解该问题混合智能优化算法:基于Arena仿真平台应用模糊随机模拟技术产生输入和输出数据,利用粒子群优化算法训练径向基函数神经网络以逼近不确定函数,将训练好的神经网络嵌入至遗传算法中优化再制造加工车间生产调度问题;通过仿真实例验证该混合智能优化算法解决加工时间为模糊随机变量的不确定环境下再制造加工车间生产调度问题的有效性和合理性。 相似文献
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