基于精确方法与遗传方法的周度维修调度
神经与进化计算
2016-10-18 v1 人工智能
摘要
周度维修计划规定了设备维护活动应在何时执行，需考虑工人和维修车间的可用性以及其他操作约束。当前生成该计划的方法劳动密集，且需要维修调度员与操作人员协调，以尽量减少对矿山运营的影响。本文提出了根据待执行的维护任务列表、维修人员可用性排班表以及每台设备可供维护的时间窗口，自动生成该计划的方法。评估了混合整数线性规划（MILP）和遗传算法，结果表明遗传算法显著优于MILP。还考察了遗传算法的两种适应度函数，在相同计算时间内，线性适应度函数比倒数适应度函数性能高出最多5%。遗传算法方法计算速度快，允许在出现意外延误和故障时快速重新计算调度计划。
引用
@article{arxiv.1610.05016,
title = {Weekly maintenance scheduling using exact and genetic methods},
author = {Andrew W. Palmer and Robin Vujanic and Andrew J. Hill and Steven J. Scheding},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.05016},
year = {2016}
}