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基于超启发式遗传规划的动态车间调度方法
被引量:
6
1
作者
张苏雨
王艳
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期2494-2506,共13页
动态作业车间存在资源状态的不确定性和任务的随机性,难以寻找适用于多种复杂生产情景的通用调度规则。提出一种基于超启发式遗传规划的动态车间调度规则自动化发现方法,以最大完工时间和平均加权迟到时间为优化目标,利用机器排序规则...
动态作业车间存在资源状态的不确定性和任务的随机性,难以寻找适用于多种复杂生产情景的通用调度规则。提出一种基于超启发式遗传规划的动态车间调度规则自动化发现方法,以最大完工时间和平均加权迟到时间为优化目标,利用机器排序规则的自动化发现,来提高不同生产情景下车间调度的动态适应性。通过对演化调度规则的语义分析,分析了GP树终端属性对不同优化目标的作用。实验结果表明,所提算法能够针对不同生产场景,生成适合的调度规则,且性能优于人工设计的基准调度规则。
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关键词
遗传规划算法
动态作业车间
调度规则
自动化发现
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职称材料
题名
基于超启发式遗传规划的动态车间调度方法
被引量:
6
1
作者
张苏雨
王艳
纪志成
机构
江南大学教育部物联网技术应用工程中心
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期2494-2506,共13页
基金
国家自然科学基金(61973138)
国家重点研发计划(2018YFB1701903)。
文摘
动态作业车间存在资源状态的不确定性和任务的随机性,难以寻找适用于多种复杂生产情景的通用调度规则。提出一种基于超启发式遗传规划的动态车间调度规则自动化发现方法,以最大完工时间和平均加权迟到时间为优化目标,利用机器排序规则的自动化发现,来提高不同生产情景下车间调度的动态适应性。通过对演化调度规则的语义分析,分析了GP树终端属性对不同优化目标的作用。实验结果表明,所提算法能够针对不同生产场景,生成适合的调度规则,且性能优于人工设计的基准调度规则。
关键词
遗传规划算法
动态作业车间
调度规则
自动化发现
Keywords
genetic programming
dynamic job shop
dispatching rules
automatic discover
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于超启发式遗传规划的动态车间调度方法
张苏雨
王艳
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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