摘要
本发明公开一种应用于双资源约束多转速柔性作业车间调度方法,以最大完成时间和最小机器总能耗最小作为目标函数,构建考虑机器转速能耗与精工序生产需求的柔性作业车间调度模型,并建立以机器速度挡位约束、精工序约束、工序顺序约束、完工时间约束、机器加工约束、工人操作约束作为模型的约束条件;采用改进的人工蜂群算法求解所述柔性作业车间调度问题,所述改进的人工蜂群算法中学习蜂操作采用以优秀基因作为引导的蜂群搜索,基于搜索的优秀基因进行蜜源优化,跟随蜂操作采用考虑机器变速以及平衡工人工作时长的邻域结构进行动态邻域搜索以优化蜜源。本发明通过实验验证了改进策略的有效性,通过不同算法对拓展标准算例的对比验证了优越性。
技术关键词
柔性作业车间调度
人工蜂群算法
邻域
工件
挡位
基因
Q学习算法
能耗
编码
速度
资源
模块
档位
间距
决策
精加工工序
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