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基于改进遗传算法的开放生产线多元调度优化仿真。
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文件大小: 498kb
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上传时间: 2021-03-15
详细说明：本文试图克服开放生产线瓶颈识别和调度优化的缺陷。 为此，作者分析了外部干扰和系统配置变化对生产线的影响机理，并通过计算机仿真提出了生产线的多瓶颈识别模型。 然后，将所提出的模型用于优化开放式生产线的调度。 具体而言，基于层次聚类和多属性决策的生产线瓶颈识别方法，旨在克服传统瓶颈识别算法的候选集少，准确性低的缺点。 实验结果表明，该算法具有清晰的主逻辑和次逻辑。 主瓶颈簇的数量随着顺序的增加而减少。 主瓶颈集群中的机器数量非线性变化； 机器负载和瓶颈之间没有直接联系； cophenetic相关系数（CPCC）值都接近1。所有这些结果证明了该算法的可行性。 此外，传统的遗传算法（GA）从三个方面进行了改进：通过提高种群多样性避免了局部最优陷阱； 通过引入自适应交叉算子和遗传算子，加快了迭代速度。 在不牺牲计算速度的前提下，通过添加多元竞争算法来保证收敛质量。 与其他四种调度优化算法相比，我们的方法获得了生产线任何规模的基站。 比较证明了所提算法的稳定性和有效性。 可以说，研究结果为生产线的有效运行提供了新的见解。
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