改进的EDA求解绿色可重入作业车间调度问题

改进的EDA求解绿色可重入作业车间调度问题

论文摘要

针对生产过程对环境的巨大影响,提出一种基于贝叶斯统计的混合分布估计算法(Hybrid Bayesian-Statistical-Based Estimation of Distribution Algorithm, HBEDA)求解带交货期的多目标可重入作业车间绿色调度问题(Multi-objectiveRe-entrantJobShopGreen Scheduling ProblemwithDue Date,MRJSGSPDD),实现对最大延迟(MaximumTardiness,MT)和总能量消耗(Total Energy Consumption, TEC)的最小化。首先,在算法初始化阶段,产生一组随机种群,保证种群的随机性和多样性,并构造出非支配解集。其次,引入基于贝叶斯统计的混合分布估计算法构造概率模型,该模型能够学习到工件之间序的关系,增强了算法的全局搜索能力。最后,利用该问题的特性,设计了一种增强型的局部搜索的方法。仿真实验和算法对比验证了该算法的有效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谢正明,钱斌,胡蓉,向凤红,王凌

关键词: 贝叶斯网络,多目标,绿色调度,局部搜索,作业车间调度

来源: 控制工程 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业,自动化技术

单位: 昆明理工大学信息工程与自动化学院,清华大学自动化系

基金: 国家自然科学基金资助项目(51665025,61963022,60904081),云南省自然科学基金重点项目(2015FB136)

分类号: TH186;TP18

DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170747

页码: 2225-2230

总页数: 6

文件大小: 822K

下载量: 113

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