【摘 要】
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本文研究了满足两种约束的单机调度问题,第一种约束是机器在调度期内需要进行预防性维护,第二种约束是作业在调度期内所使用的原材料会发生变质,调度目标是所有作业的总变质
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究一般项目“工业大数据背景下基于协同熵函数的供应商网络协同效率研究”(项目编号:KJ2019B04),安徽省高校自然科学研究重点项目“基于张量的教育大数据统一表示和增量降维方法研究”(项目编号:KJ2019A0959)
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本文研究了满足两种约束的单机调度问题,第一种约束是机器在调度期内需要进行预防性维护,第二种约束是作业在调度期内所使用的原材料会发生变质,调度目标是所有作业的总变质成本最小化。基于维护时段与原材料变质的位置特性,分析了最优解性质,并提出了启发式算法H1和改进的模拟退火算法,应用插入与交换相结合方式提高传统模拟退火算法收敛速度。最后通过仿真实验对两种算法性能进行评估,结果验证了算法的有效性。
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