陆少军，裴军，刘心报，杨善林

合肥工业大学管理学院, 合肥 230009

出版日期:2019-10-25发布日期:2019-12-05

An Intelligent Optimization Method for a Manufacturing System with Multiple Machines Considering Deterioration and Learning Effects

LU Shaojun ,PEI Jun, LIU Xinbao ,YANG Shanlin

School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009

Online:2019-10-25Published:2019-12-05







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本文评论

研究了考虑机器恶化和工人学习效应的平行机连续 批调度问题, 其中, 工件具有不同的一般加工时间, 机器具有不同 的恶化率, 工人具有不同的学习能力, 批次的容量对于所有机器是相同的.目标是最小化最大完工时间.论文首先针对工件的组批排序问题推导了一系列重要性质, 并提出了相应的启发式组批策略.然后, 基于给定的工件分配和每个机器上工件的组批和排序, 研究设计了工人和机器启发式匹配策略.由于所研究的问题在一般情形下被证明是NP-hard问题, 论文设计了改进的变邻域搜索算法(IVNS)求解该问题并用算例验证了所提出算法的有效性.

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