【摘 要】
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生产调度是间歇工业生产过程中的一个重要的组成部分,在实际的生产环境中,常常存在着数据模糊、不确定的情狂.针对处理时间不确定条件下的flow shop调度问题,采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性,建立了基于模糊截集理论的不确定条件下的flow shop调度模型.并在模糊运算的基础上,结合免疫算法和分枝定界方法给出了一个解决该模型的调度算法.仿真数据表明模型和算法不仅能有效解决调度问题,而且提高了
【出 处】
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全球化制造高级论坛暨21世纪仿真技术研讨会
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生产调度是间歇工业生产过程中的一个重要的组成部分,在实际的生产环境中,常常存在着数据模糊、不确定的情狂.针对处理时间不确定条件下的flow shop调度问题,采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性,建立了基于模糊截集理论的不确定条件下的flow shop调度模型.并在模糊运算的基础上,结合免疫算法和分枝定界方法给出了一个解决该模型的调度算法.仿真数据表明模型和算法不仅能有效解决调度问题,而且提高了搜索效率,并且有望解决较大规模的调度问题.
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