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基于混合粒子群算法的多目標(biāo)柔性Job-Shop調(diào)度方法
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    針對經(jīng)典Job-Shop調(diào)度問題的局限性，提出了以時間、成本、質(zhì)量三者綜合為優(yōu)化目標(biāo)， 具有柔性Job-Shop車間調(diào)度的優(yōu)化模型。給出了優(yōu)化目標(biāo)的計算方法，并設(shè)計了混合粒子群算法，給出了使用此算法求解模型的具體實現(xiàn)過程。模型采用工序能力指數(shù)對質(zhì)量目標(biāo)進行量化，并采用綜合評判線性加權(quán)模型解決柔性Job-Shop算法的權(quán)重選擇問題，使決策者能夠根據(jù)實際情況選擇優(yōu)化目標(biāo)的偏好解。通過一個車間調(diào)度問題的實例驗證了此調(diào)度模型和算法的有效性。

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引用本文

劉明周,張明偉,蔣增強,葛茂根,張銘鑫.基于混合粒子群算法的多目標(biāo)柔性Job-Shop調(diào)度方法[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2008,39(5):122-127.[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2008,39(5):122-127.

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