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李果教授:TCGA算法比经典遗传算法(GA)和最短处理时间(SPT)规则性能更好,更有效地平衡了机器的工作量。

作者:ceep    来源:ceep    日期:2018-08-11

  近期,中心李果教授的论文“A three-layer chromosome genetic algorithm for multi-cell scheduling with flexible routes and machine sharing”发表在International Journal of Production Economics上。
  在现代动态单元制造系统(CMS)中,可供选择的机器分配、机器共享和单元间移动是非常普遍的但难以集成解决。本研究将这些问题纳入其中,并考虑具有灵活路径和机器共享的动态蜂窝调度问题。采用混合整数编程调度模型来最小化完工时间和总工作负载。为了解决这个新模型,提出了一种三层染色体遗传算法(TCGA)。首先将所提出的TCGA的性能与CPLEX获得的最优解进行比较。计算结果表明TCGA在合理的时间内表现良好。通过数值实验进一步比较了TCGA与经典遗传算法(GA)和最短处理时间(SPT)规则。结果表明,TCGA显着提高了性能,有效地平衡了机器的工作量。