作業(yè)車(chē)間之間有較為復雜的 合作關(guān)系,合理進(jìn)行作業(yè)車(chē)間調度,是降低能耗、縮短準備時(shí)間,提高作業(yè)效率 的必要途徑,也是降低作業(yè)成本的重要環(huán)節。
針對帶運輸約束的FJSP問(wèn)題,結合 問(wèn)題約束和目標特點(diǎn),真尚有的作業(yè)車(chē)間調度方案給出了求解CFJSP問(wèn)題的改 進(jìn)人工蜂群算法。針對帶起重機運輸和工件準備時(shí)間約束的FJSP問(wèn)題,并以人工 蜂群算法為基礎,結合模擬退火等局部搜索,提出了一種混合優(yōu)化算法IABC。方 案提供了一個(gè)大數據基礎設施,從IT和OT系統收集,整合和結構化數據。使用Edge 或Cloud解決方案可以實(shí)時(shí)了解生產(chǎn)過(guò)程,從而可以?xún)?yōu)化過(guò)程。
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