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为了研究更具实际意义的带有位置依赖影响的分组调度决策问题,建立了一般性位置依赖的分组调度模型.在模型中,分组实际发动时间和工件的实际加工时间被表示成初始时间和调度位置的一般函数.此类函数没有被假设为特殊函数形式,且没有要求限制其函数单调性.通过数理逻辑分析和证明,把所研究的问题模型分解为组调度过程和工件调度过程,并把每个调度过程分别转化为经典任务分派问题和单机排序调度问题,进而分析问题求解的计算复杂度.研究表明,即使在一般性位置依赖的模型假设下,单机最小化时间表长的分组调度问题和平行机最小化总负荷的分组调度问题仍然是多项式可解的. 相似文献
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针对中小型企业生产车间柔性作业调度问题,采用改进的遗传算法求解最优调度结果。将最大完工时间最小化作为调度目标,对经典遗传算法进行相应的改进。首先利用粒子群算法获取工序序列与粒子参数之间的映射关系,在初始种群中利用混沌映射和反向学习策略以提高初始种群质量;然后提出一种将机器编码和工序编码相结合的分段编码方法,以解决某道工序有多台可选机器加工的问题;最后利用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度。通过对 Brandimarte 设计的 10 组不同规格的基准案例进行仿真实验,得到进化曲线和最优调度方案。实验结果验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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