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10.16660/j.cnki.1674-098X.2203-5640-2686

考虑光伏辅助供能的柔性作业车间调度

引用
本文针对柔性作业车间调度,引入光伏辅助供能,构建一种光伏和普通电网交替供电的柔性作业车间调度模型,提出一种多学习对象的蛙跳算法(multi-learning-object shuffled frog leaping algorithm,MLO-SFLA),以同时优化碳排放和最小化最大完成时间.此算法提出一种新的学习对象选择方法,使模因组内的最差解的学习对象多样化,避免算法过早陷入局部最优.通过实例验证MLO-SFLA解决此问题的有效性,根据实验结果,MLO-SFLA对于所研究的考虑光伏辅助供能的柔性作业车间调度问题具有较明显的优势.

光伏辅助供能、柔性作业车间、蛙跳算法、模因组

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TP18;TH165(自动化基础理论)

2022-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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科技创新导报

1674-098X

11-5640/N

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