改进迭代贪婪算法求解可重入流水车间调度问题

TP18; 可重入混合流水车间是在混合流水车间的基础上增加了可重入特性,具有更高的调度复杂性.为了求解可重入混合流水车间调度问题,首先建立了调度优化模型,优化目标为最小化最大完工时间,然后提出一种带精英调整的学习型迭代贪婪算法(LIG-EA).LIG-EA算法采用基于工件的编码方式,对重组后的染色体进行解码.种群分为精英个体和普通个体两部分,对精英个体进行精英破坏重建和基于关键工件的染色体调整,对普通个体进行学习机制的构建和普通个体的破坏重建.为提高初始种群质量,采用NEH启发式算法进行种群初始化,并针对可重入混合流水车间的重入特性,在重建操作中增加了插入有效性判断,提高了算法的运行速度.通过...

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Bibliographic Details
Published in计算机集成制造系统 Vol. 30; no. 7; pp. 2364 - 2380
Main Authors 吴秀丽, 李雨馨, 匡源, 崔建杰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京科技大学机械工程学院,北京 100083 31.07.2024
Subjects
reentrant hybrid flow shop scheduling
学习机制构建
key job adjustment
iterated greedy algorithm
可重入混合流水车间调度
精英解集构建
迭代贪婪算法
learning method construction
关键工件调整
elite solution set construction
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Summary:TP18; 可重入混合流水车间是在混合流水车间的基础上增加了可重入特性,具有更高的调度复杂性.为了求解可重入混合流水车间调度问题,首先建立了调度优化模型,优化目标为最小化最大完工时间,然后提出一种带精英调整的学习型迭代贪婪算法(LIG-EA).LIG-EA算法采用基于工件的编码方式,对重组后的染色体进行解码.种群分为精英个体和普通个体两部分,对精英个体进行精英破坏重建和基于关键工件的染色体调整,对普通个体进行学习机制的构建和普通个体的破坏重建.为提高初始种群质量,采用NEH启发式算法进行种群初始化,并针对可重入混合流水车间的重入特性,在重建操作中增加了插入有效性判断,提高了算法的运行速度.通过大量实验表明LIG-EA算法能够有效求解可重入混合流水车间调度问题.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2022.1019