摘要
本发明公开了一种基于IMOEA/D算法的可重入混合流水车间调度方法,具体为:首先以最小化最大完工时间、总拖期时间、设备总能耗成本为优化目标建立了BPM‑RHFSP多目标优化数学模型,将实际生产中的作业调度问题转化为组合优化的数学模型问题,然后基于IMOEA/D求解问题模型:设计一种用于批处理工序解码的变阈值组批策略;多区域全局搜索与随机变邻域搜索;以及对精英解集内的个体执行强化搜索。本发明可以有效的协调多元设备加工,提高资源分配的合理性,缩短车间制造周期与产品拖期时间,并降低能耗成本。
技术关键词
混合流水车间调度
变邻域搜索
阶段
工件加工过程
算法
序列编码方法
数学模型
批量
解码方法
基因
能耗
多区域
策略
决策
资源分配
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光伏功率预测方法
光伏电站
联合损失函数
物理
GA遗传算法
供热机组
综合优化方法
发电煤耗
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供热抽汽
多无人机系统
随机森林模型
遗传算法优化
基因
能耗预测模型
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贪心算法
储能电站容量
控制储能系统
充放电策略
分析方法
数据采集模块
决策
深度学习算法
能源监测平台