Abstract
在实际工业生产中, 调度环境的复杂性与不确定性使得调度问题求解难度大大提高. 针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题, 采用不确定参数描述随机工时波动程度和约束条件允许违背程度, 构建工时波动服从指数分布的机会约束规划模型, 将不确定调度问题模型转化为加工时间确定的柔性作业车间调度问题, 求解得到一定程度上具有鲁棒性能的调度方案. 并在执行过程中对工时扰动驱动下采用工序移动调整和重调度方法对作业排产方案进行动态调整. 基于双链式编码以及贪婪插入法解码规则, 提出了基于变邻域搜索的混合NSGA-II算法. 针对车间调度问题的多约束性和计算复杂度高等特点, 设计了基于机器选择的复合启发式规则以获取分布均匀且更加接近pareto前沿的初始种群, 包括依概率应用机器累计负载最小、工序加工时间最短规则, 采用改进工序和设备交叉策略以提高算法的全局搜索能力, 研究基于关键工序和机器选择的多种邻域结构设计变邻域搜索策略, 以进一步提高算法的局部搜索能力. 通过Kacem和Brandimarte标准算例的数值仿真以及与多种代表算法的统计比较, 验证了所提算法的有效性, 并为不确定柔性作业车间调度问题提供更优的调度方案.
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