基于遗传算法的港口设备事后维修的单机调度

作者： 陈晨 ¹ 林丹萍 ² 苌道方 ¹
作者单位：

1. 上海海事大学物流科学与工程研究院

2. 上海海事大学物流工程学院
提交时间：2018-05-24 21:08:13

摘要: 针对港口设备在损坏后的维修调度问题，即事后维修的调度问题，通过对港口设备的事后维修调度安排进行分析，建立维修设备的调度模型。模型中使用BP神经网络算法来量化港口待维修设备的权值，并利用遗传算法来最小化维修作业任务的总加权完成时间，获得优化后的维修调度顺序和相对应的维修时间安排。通过港口吊具设备的维修算例，展示了优化的调度模型在港机设备中的运用，模型明确了港机的维修顺序，并在保证维修任务完成的情况下节约了维修时间，为港口设备维修计划提供参考。

港口设备事后维修 BP神经网络遗传算法

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201805.00465 (或此版本 ChinaXiv:201805.00465V1)
DOI:10.12074/201805.00465V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201805.00465.V1
推荐引用方式： 陈晨,林丹萍,苌道方.(2018).基于遗传算法的港口设备事后维修的单机调度.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00465] (点此复制)

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[V1]

2018-05-24 21:08:13

ChinaXiv:201805.00465V1

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