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文中介紹了有公共交貨期的并行多機提前/拖后調度問題的數(shù)學模型，基于該模型提出了機器數(shù)和模具數(shù)發(fā)生變化后進行快速分析和重新調度的方法，而且有效的利用了人工智能的啟發(fā)功能，并成功的結合了SA和GA，計算結果表明SA/GA混合算法提高了尋優(yōu)過程的快速性和優(yōu)化度
關鍵詞：遺傳算法；模擬退火；智能編碼；并行多機；提前/拖后調度；
目前，以準時生產（Just in time）為目標的公共交貨期下提前/拖后( E/T ) 【1】的非傳統(tǒng)調度問題已成為一個熱門的研究方向。在文【2】中介紹了兩類有模具的并行多機E/T調度的模型和通過遺傳算法對其進行優(yōu)化的方法，本文將在此模型的基礎上，進一步研究在加工過程中發(fā)生機器數(shù)及模具數(shù)變化的情況下，如何進行快速有效的動態(tài)再調度和GA/SA混合算法的引入。
關鍵詞：遺傳算法；模擬退火；智能編碼；并行多機；提前/拖后調度；
目前，以準時生產（Just in time）為目標的公共交貨期下提前/拖后( E/T ) 【1】的非傳統(tǒng)調度問題已成為一個熱門的研究方向。在文【2】中介紹了兩類有模具的并行多機E/T調度的模型和通過遺傳算法對其進行優(yōu)化的方法，本文將在此模型的基礎上，進一步研究在加工過程中發(fā)生機器數(shù)及模具數(shù)變化的情況下，如何進行快速有效的動態(tài)再調度和GA/SA混合算法的引入。
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