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摘要
实际作业车间调度中多目标的动态优化更符合生产的需求。利用多目标优化问题的Pareto解集思想构建最大完工时间最小以及总拖期时间最小的数学模型,以事件驱动作为动态调度策略实现作业车间的动态调度。采用多目标蚁群算法优化启发式算法,并对算法的转移概率及全局信息素更新进行改进,加快算法的搜索收敛速度同时避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进后的算法能实现Pareto前沿较好的均匀性与分布性,对双目标调度以及单个目标独自调度时的甘特图对比,表明双目标优化算法能更好地平衡各个目标的解。最后对急件插入以及机器故障两种动态事件进行仿真,验证了改进蚁群算法在实际动态调度中有较好的实现。
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