研究目的
提出一种改进的编码算子，该算子将概率概念融入实参数编码方法中，以有效解决分布式柔性作业车间调度问题（DFJSPs）。
研究成果
提出的基于概率编码算子的改进遗传算法有效解决了柔性作业车间调度问题（DFJSPs），克服了传统遗传算法编码方法的缺陷。该算法在调度性能上表现显著提升，包括更短的完工时间、更少的模具更换次数以及更低的平均设备负载率，从而提高了生产能力并降低了维护成本。
研究不足
该研究未调查因中断导致的不确定性和重新调度情况，这些因素可能会影响最终的调度结果。
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基于在线高斯-牛顿法的并行管道实时原位激光测距方法
DOI：10.1109/JSEN.2020.2978120
期刊：IEEE Sensors Journal
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
过去几十年间，全球化引发了人们对多工厂制造环境的广泛关注。大量研究表明，柔性作业车间调度问题(FJSP)及分布式柔性作业车间调度问题(DFJSP)均属于NP难问题。在多工厂优化调度中，将作业分配至合适的工厂或柔性制造单元是关键任务，这需要综合考虑各工厂或制造单元的设备性能、工艺技术、产能及利用率等因素。采用遗传算法(GA)解决DFJSP编码问题时需考虑多个变量与约束条件。文献特别指出，传统GA编码方法可能产生不可行解或非法解，因此需要专门设计的进化流程。但此类流程会导致染色体多样性丧失。为克服这一缺陷，本文提出一种改进编码算子，将概率概念融入实数参数编码方法。该算法还能显著缩短染色体长度，从而节省计算空间。通过两阶段验证评估了改进GA算法的效果：第一阶段采用经典DFJSP验证算法有效性，第二阶段则运用台湾某紧固件制造商100组与200组工单的历史数据解决实际案例。结果令人满意，表明改进GA算法能有效克服传统GA编码算法引发的冲突问题。
作者：
TUNG-KUAN LIU，YEH-PENG CHEN，JYH-HORNG CHOU
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