【摘 要】
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将批调度问题扩展至带随机返修的两阶段流水车间环境中,基于企业对交货准时性的需求,构建了一种以最小化平均拖期指数为目标的前瞻实时控制算法,算法可由2个事件驱动：（1）前阶段
【机 构】
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广东工业大学广东省计算机集成制造重点试验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71572049,61573109）,广东省特支计划科技创新青年拔尖人才项目（2016TQ03X364）,广州市珠江科技新星项目（201710010004）.
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将批调度问题扩展至带随机返修的两阶段流水车间环境中,基于企业对交货准时性的需求,构建了一种以最小化平均拖期指数为目标的前瞻实时控制算法,算法可由2个事件驱动：（1）前阶段事件触发组批决策确定空闲机器的最佳开工批次,同时联动触发后阶段组批决策确定其对应的回火排产方案;（2）出现特定返修事件触发后阶段组批决策更新当前回火排产方案。为了排除多工件族在决策时的相互影响,在确定各阶段最佳上机批次时先对每个工件族确定最佳方案,然后综合评价确定全局最佳方案,仿真试验表明,该算法具有明显的优越性和鲁棒性。
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