【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车间调度相关，更具体地，涉及一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法。
技术介绍
1、随着制造业的不断发展和市场需求的日益多样化，生产系统正朝着高度柔性、智能化和分布式的方向演进。在现代生产控制中，如何实现高效、灵活且具有适应性的调度策略，成为亟需解决的核心问题。传统调度方法未考虑分布式工厂与装配站的动态协同(如运输批次与装配站空闲时间不匹配)；多目标优化时存在收敛速度慢、解集分布不均匀(如仅侧重缩短完工时间而忽略延迟惩罚)；以及混合流水车间任务分配与后续运输、装配阶段割裂优化，导致全局最优性不足。传统的流水线调度方式已难以满足复杂多变的生产环境需求，特别是在面对异构设备、变动订单和多样化产品类型时，现有调度方法普遍存在资源利用率低、交付周期长、生产灵活性不足等挑战。在此背景下，集成组批运输与柔性装配技术逐渐成为提升生产效率的重要手段。组批运输能够有效减少设备等待和运输时间，提高物料流通的连续性，而柔性装配则提供了更大的生产调整空间，适应不同产品的多样化需求。同时，随着工业物联网和智能制造技术的发展，分布式异构生产...
【技术保护点】
1.一种基于禁忌搜索的非支配排序遗传优化算法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
3.如权利要求1所述的一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，所述适应度函数和克隆体数量的计算公式如下：
4.如权利要求2或3所述的一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，所述变异方法如下：
5.如权利要求4所述的一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，所述变异算子的编号和变异概率的计算公式
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【技术特征摘要】
1.一种基于禁忌搜索的非支配排序遗传优化算法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
3.如权利要求1所述的一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，所述适应度函数和克隆体数量的计算公式如下：
4.如权利要求2或3所述的一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，所述变异方法如下：
5.如权利要求4所述的一种基于动态协同与多目标优化的分布式装配调度方法，其特征在于，所述变异算子的编号和变异概率的计算公式如下：
6.如权利要求2或5所述的一种基于动态协同与多目标优化的分布式装...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱海平，郝海强，沈洌政，刘斯麒，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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