考虑能耗与质量的机床构件生产线多目标柔性作业车间调度方法

doi:10.13195/j.kzyjc.2018.0131

首页 > 过刊浏览>2019年第34卷第2期 >252-260. DOI:10.13195/j.kzyjc.2018.0131

考虑能耗与质量的机床构件生产线多目标柔性作业车间调度方法
DOI:
                        10.13195/j.kzyjc.2018.0131
                    
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作者:
                        
                        
                    
作者单位:(福州大学机械工程及自动化学院，福州350116)
作者简介:朱光宇(1970-), 男, 教授, 博士, 从事智能制造等研究；徐文婕(1994-), 女, 硕士生, 从事智能优化调度的研究.
通讯作者:E-mail: zhugy@fzu.edu.cn.
中图分类号:TP391
基金项目:工信部2016智能制造综合标准化与新模式应用项目(工信部联装(2016)213号)；福建省科技厅科技计划重点项目(2016H0015)；福建省高端装备制造协同创新中心项目(2015A003).

Multi-objective flexible job shop scheduling method for machine tool component production line considering energy consumption and quality

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Affiliation:

(College of Mechanical Engineering and Automation,Fuzhou University,Fuzhou350116,China)

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摘要:

针对机床构件的生产存在多品种、小批量、生产能耗大的特点,建立以完工时间、空闲时间、加工质量及机器能耗为目标的多目标柔性作业车间调度模型,提出一种基于直觉模糊集相似度的遗传算法(IFS_GA).该算法将直觉模糊集相似度值作为适应度值来引导算法进化;利用拥挤距离修剪外部档案,提高种群的多样性.此外,为提高初始种群的质量,设计一种基于权重的启发式规则.为提高算法的寻优能力,提出一种新的染色体交叉方法,通过直觉模糊集相似度值选出引导体以引导交叉.最后,在可行的Pareto最优解集中,选择直觉模糊集相似度值最大的解作为最满意解.通过算例测试、实例仿真和QUEST软件验证,结果表明,所提出算法是有效的,并且效果优于NSGAII算法.

Abstract:

A multi-objective flexible job shop scheduling model aiming at the completion time, idle time, processing quality and machine tool energy consumption is established according to the characteristics of machine tool components in production such as multi-varieties, small batch and large production energy consumption. And a genetic algorithm based on intuitionistic fuzzy set similarity(IFS\underline{

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朱光宇,徐文婕.考虑能耗与质量的机床构件生产线多目标柔性作业车间调度方法[J].控制与决策,2019,34(2):252-260

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