锻造多属性有条件相容并行组批优化

针对锻造行业存在的多阶段、工件有条件相容、不确定加工时间、以最小化拖期和完工时间为目标优化的组批和排序问题，提出了基于工件模糊聚类的两种算法。算法1的工件优先级由工件熵值、工件松弛时间重要度、市场意志共同决定，批的优先级由批内最高优先级工件决定；算法2为随机密钥代表混合遗传算法，该算法用随机密钥进行编码和解码，采用基于规则编码的方法来优化基因序列和基于规则的交叉操作，采用小生境技术来调整个体适应度，采用精英保留策略产生下一代。数值实验结果表明，在多品种、高负荷下，混合遗传算法好于算法1，算法1好于其他启发式算法。