【摘 要】
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针对以最小化完工时间为目标的工艺规划与调度集成（Integration of Process Planning and Scheduling,IPPS）优化问题,提出一种将粒子群算法与遗传算法、贪婪算法相结合的混合粒
【机 构】
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北京科技大学东凌经济管理学院,钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心
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针对以最小化完工时间为目标的工艺规划与调度集成（Integration of Process Planning and Scheduling,IPPS）优化问题,提出一种将粒子群算法与遗传算法、贪婪算法相结合的混合粒子群（Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO）算法,首先在工艺规划阶段,通过遗传算法有效地解决了多工艺路线生成问题;然后,针对多工艺路线的车间调度问题特点,构造了此问题的粒子群求解算法,最后用示例仿真验证了该算法有效可行.
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