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基于模拟退火遗传算法的纺纱车间调度系统

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为解决有自动引导运输车(AGV)的环锭纺纱车间协同调度系统多种约束条件下的调度问题,在考虑工艺、加工设备资源、AGV资源以及批处理4种约束条件的情况下,建立了满足最大完工时间最小化和设备利用率最大化的AGV纺纱车间协同调度模型.针对模拟退火和遗传算法计算效率低和易陷入局部最优解的缺点,提出了基于模拟退火遗传算法的纺纱车间调度模型求解算法.实验结果表明:当给定条筒为50个时,同等环境下,基于模拟退火遗传算法的调度方案要比普通的模拟退火和遗传算法的最大完工时间分别减少了1162 s和1619 s,纺纱车间的设备和AGV的利用率也分别提高了将近12％和11％.该方法在提升环锭纺纱车间运行效率方面具有一定的应用价值.
Spinning workshop collaborative scheduling method based on simulated annealing genetic algorithm

郑小虎、鲍劲松、马清文、周衡、张良山

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东华大学 机械工程学院,上海 201620

模拟退火遗传算法 多目标优化 自动引导运输车 纺纱车间 协同调度

国家重点研发计划项目上海市经信委项目

2017YFB13040002018-RG2N-02055

2020

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2020.41(6)
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