基于数学启发式和自学习驱动的分布式车间调度优化方法

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基于数学启发式和自学习驱动的分布式车间调度优化方法
申请号:CN202411503709
申请日期:2024-10-25
公开号:CN119416958A
公开日期:2025-02-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于数学启发式和自学习驱动的分布式车间调度优化方法,属于分布式车间调度技术领域,为汽车和电子装配企业面向分布式工厂布局时提供订单分配和计划调度方案,包括以下步骤:通过构建混合整数规划模型,依据工件‑产品‑客户之间的所属关系,将分布式异构装配流水车间的调度决策问题,分解成与工件相关的第一子问题和产品相关的第二子问题并进行求解的同时,根据交货期限、分布式异构属性和SPT启发式算法获得初始解,并将产品插入到延迟成本最低的位置来优化初始解;基于优化后的初始解,通过设置嵌套贪婪阶段、自学习局部搜索阶段和接受机制,完成对分布式异构装配流水车间的调度决策。本发明能快速高效的获取调度优化方案。
技术关键词
车间调度优化方法 客户 混合整数规划模型 流水车间 数学 工件 异构 启发式算法 混合整数线性规划 车间调度技术 序列 阶段 矩阵 嵌套 变量 机制 决策 轮盘 订单 关系
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