生產(chǎn)工序約束下物流資源多矛盾目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度

摘要： 在車間生產(chǎn)工序約束下，為了實(shí)現(xiàn)物流資源的多矛盾目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度，提出了密度自適應(yīng)MOEA/D算法的調(diào)度方法。對(duì)智能車間中生產(chǎn)工序約束下的物流調(diào)度問題進(jìn)行了分析，并建立了最小化完工時(shí)間、物流車數(shù)量和懲罰成本等多矛盾目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度模型。以MOEA/D算法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了隨鄰域中染色體密度自適應(yīng)變化的懲罰因子，調(diào)節(jié)了染色體多樣性和算法收斂性，有效提高了算法的解集質(zhì)量。將密度自適應(yīng)MOEA/... （共7頁）