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更新時間：2025.05.31
多目標模糊工期的維修保障資源調(diào)度優(yōu)化研究

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以某型特種車輛維修保養(yǎng)的三級保養(yǎng)工藝流程為對象,提出了不確定性維修保障資源調(diào)度優(yōu)化問題;針對具有工序模糊作業(yè)時間和模糊工期的調(diào)度問題,采用一般三角模糊數(shù)來表示工序作業(yè)時間和完工時間,一般梯形模糊數(shù)來表示任務期望工期;并設計了一種混合粒子群-遺傳算法,以完工時間最短、關鍵人力負荷最小和滿意度最高為優(yōu)化目標進行求解;算法可以有效求得其8個最優(yōu)解,對求得的Pareto最優(yōu)解集進行了結果分析,評價了不同評價指標對調(diào)度方案的影響;實例結果表明,算法求解結果與實際情況相吻合,較之精確調(diào)度,更加具有可操作性,為調(diào)度部門制定合理的調(diào)度方案可以提供理論支撐。

基于模糊理論的機械多目標優(yōu)化設計

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多目標優(yōu)化設計各分目標間的矛盾性和不可公度性增加了解決問題的難度,常規(guī)求解多目標優(yōu)化設計方法一般只能求出問題的有效解,而得不到設計的最優(yōu)結果。該文以蝸桿傳動多目標優(yōu)化設計為例,采用改進的遺傳算法求得若干有效解后,根據(jù)模糊理論中的相似優(yōu)先比法從中確定出最有效解,即最優(yōu)解,并可排出它們的優(yōu)劣順序。

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