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[1]樊航,董宝力.带时间窗的负载均衡物料配送模型研究与算法实现[J].浙江理工大学学报,2020,43-44(自科一):94-101.
　FAN Hang,DONG Baoli.Research and algorithm implementation of load balancing material distribution model with time window[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2020,43-44(自科一):94-101.
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带时间窗的负载均衡物料配送模型研究与算法实现()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第43-44卷
期数:
2020年自科一期
页码:
94-101
栏目:
出版日期:
2020-01-08

文章信息/Info

Title:
Research and algorithm implementation of load balancing material distribution model with time window
文章编号:
1673-3851 (2020) 01-0094-08
作者:
樊航; 董宝力
浙江理工大学机械与自动控制学院，杭州 310018
Author(s):
FAN Hang;  DONG Baoli
Faculty of Mechanical Engineering & Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
时间窗; 负载均衡; 多目标优化模型; 改进混合教与学算法; 随机惯性权重
分类号:
TH181
文献标志码:
A
摘要:
针对带时间窗的车间物料配送优化问题，为减少配送作业人数、均衡车辆负载和减少物料配送总时间，建立以调用作业人数最少、车辆负载均衡和总配送时间最短为目标的多目标优化模型，并提出一种改进混合教与学算法对模型进行求解。该算法在原算法基础上加入辅导教学机制和分科目学习策略以提高算法寻优速度，采用随机惯性权重平衡算法的开采与探测能力，在“学”阶段之后设计教师个体局部寻优算子和三种变异算子以提高算法的寻优精度。以某叉车装配车间的物料配送实例为仿真对象进行仿真实验，实验结果验证了该模型和算法的有效性。与粒子群算法、标准教与学算法、改进教与学算法和遗传算法相比，改进混合教与学算法具有较高的寻优精度和寻优效率。

参考文献/References:

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相似文献/References:

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　ZHANG Na,DONG Liangliang,JIN Yuting,et al.Adaptive load balancing algorithm in web cluster based on improved cuckoo search[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2020,43-44(自科一):529.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2019-06-14
网络出版日期： 2019-09-02
基金项目：国家自然科学基金项目（51475434）
作者简介：樊航（1994-），男，河南南阳人，硕士研究生，主要从事精益生产方面的研究
通信作者：董宝力，E-mail:tydbl@zstu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2020-01-08