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Interval Multi-Objective Multi-Task Production Scheduling Method for Manufacturing Uncertainty
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AI
DOI：10.1142/S021819402650018X.png)
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摘要
En 中文
随着制造企业面临日益复杂的生产规模和实际车间环境，它们可能遇到多订单调度、不确定因素导致的干扰以及目标函数间的冲突等挑战。因此，本文考虑电价波动性，并基于设备成本不确定性开发了一个区间函数。随后，为解决多订单的同时调度需求，模型被构建为一个基于不同生产订单特征的 multitasking 优化框架。接着，本文针对实际工件制造中的锻造和机加工生产操作，构建了一个区间多目标 multitasking 调度优化模型，以应对企业多订单生产。该模型包含完工时间、能耗和不确定生产成本等目标函数。其次，我们提出了一种基于自适应转移概率的多因子进化算法（ATP-MFEA）。考虑到不同生产订单调度过程的独立性和工件产品的相似性，设计了一种基于超体积指标的机制来控制知识转移概率参数，从而提升算法性能。最后，使用一家中国专业工件制造企业的实际数据进行了仿真实验。结果表明，所构建的模型具有一定的可行性，而设计的算法表现出满意的性能。
Keyword:
Interval optimization
multi-objective multi-tasking evolutionary algorithm
manufacturing
scheduling
期刊
I
IF:
0.6
论文数:
107
被引数:
543
机构
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