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摘要:
针对以两阶段装配作业方式的制造型企业,将加工与配送调度相结合,研究生产配送协同调度问题.由于问题的强NP难性,提出了一种基于遗传算法和反向变邻域搜索的混合智能优化算法.该混合算法融合反向学习思想,构造反向邻域结构,增大搜索范围,提高遗传变邻域搜索算法的局部搜索能力,使生产和配送之间的时间衔接更精确,实现整体最优.通过多组实例仿真将该算法与其他算法进行比较,验证算法的有效性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 两阶段装配流水车间加工与配送协同调度研究
来源期刊 工业工程与管理 学科 经济
关键词 两阶段装配流水车间调度 配送 反向学习法 遗传算法 变邻域搜索算法
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 理论与方法
研究方向 页码范围 103-110,117
页数 9页 分类号 F406.2
字数 6028字 语种 中文
DOI 10.19495/j.cnki.1007-5429.2016.06.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王恺 武汉大学经济与管理学院 4 32 2.0 4.0
2 马文琼 武汉大学经济与管理学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2020(6)
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研究主题发展历程
节点文献
两阶段装配流水车间调度
配送
反向学习法
遗传算法
变邻域搜索算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业工程与管理
双月刊
1007-5429
31-1738/T
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-585
1996
chi
出版文献量(篇)
2959
总下载数(次)
9
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