【摘 要】
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针对车间的混合流水线调度问题(HFSP)存在智能算法寻优过程中节能目标即适应值评估代价高的问题,首先,通过分析车间节能模型建模的编码方式,提出一种基于矩阵编码机制的特征
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州大学机械工程学院
【基金项目】
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国家智能制造新模式应用资助项目(工信厅装函[2017]468号),贵州省科技计划资助项目(黔科合人才[2015]4011,黔科合平台人才[2016]5103,黔科合平台人才[2017]5788)
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针对车间的混合流水线调度问题(HFSP)存在智能算法寻优过程中节能目标即适应值评估代价高的问题,首先,通过分析车间节能模型建模的编码方式,提出一种基于矩阵编码机制的特征向量提取方法,引入核函数有利于极限学习机(ELM)求解节能目标。其次,对需要构建代理模型的改进多目标多元宇宙优化算法(IMOMVO)进行计算复杂度分析,建立了基于ELM的代理模型,设计数据驱动优化的车间节能目标算法框架。最后,基于均匀分布变量的拉丁超立方抽样,形成初始化样本,与BP算法进行预测性能验证和计算时间对比两个实验。实验结果显示,E
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