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基于混沌遗传算法的集团分布式制造工序资源配置
被引量:
7
1
作者
李益兵
宋东林
王磊
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1178-1186,共9页
集团分布式制造企业往往存在着地理位置不集中、制造资源和制造能力不均衡、资源闲置与资源短缺并存等问题,针对集团制造企业在制造资源配置过程中多主体、多任务、多资源、多工序以及协同性的特点,从集团公司总体利益及下属企业个体利...
集团分布式制造企业往往存在着地理位置不集中、制造资源和制造能力不均衡、资源闲置与资源短缺并存等问题,针对集团制造企业在制造资源配置过程中多主体、多任务、多资源、多工序以及协同性的特点,从集团公司总体利益及下属企业个体利益多角度出发,综合考虑生产成本、加工资源、加工效率等多个因素,建立集团分布式制造资源配置优化模型,并采用基于Logistic混沌改进的遗传算法求解该模型的Pareto最优解.最后对国内某建材装备集团的制造资源配置过程进行算例分析,以验证模型和算法的有效性.
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关键词
集团分布式制造
工序级资源配置
混沌改进
遗传算法
多目标优化
PARETO最优
原文传递
题名
基于混沌遗传算法的集团分布式制造工序资源配置
被引量:
7
1
作者
李益兵
宋东林
王磊
机构
武汉理工大学机电工程学院
武汉理工大学数字制造湖北省重点实验室
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1178-1186,共9页
基金
国家自然科学基金项目(71171154)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017II27GX)
文摘
集团分布式制造企业往往存在着地理位置不集中、制造资源和制造能力不均衡、资源闲置与资源短缺并存等问题,针对集团制造企业在制造资源配置过程中多主体、多任务、多资源、多工序以及协同性的特点,从集团公司总体利益及下属企业个体利益多角度出发,综合考虑生产成本、加工资源、加工效率等多个因素,建立集团分布式制造资源配置优化模型,并采用基于Logistic混沌改进的遗传算法求解该模型的Pareto最优解.最后对国内某建材装备集团的制造资源配置过程进行算例分析,以验证模型和算法的有效性.
关键词
集团分布式制造
工序级资源配置
混沌改进
遗传算法
多目标优化
PARETO最优
Keywords
group distributed manufacturing
process-level resources allocation
chaos-improved algorithm
genetic algorithm
multi-objective optimization
Pareto optimal solution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F273 [经济管理—企业管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌遗传算法的集团分布式制造工序资源配置
李益兵
宋东林
王磊
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019
7
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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