發(fā)布時間：2017-11-01 00:05

  本文關鍵詞：基于生物地理學優(yōu)化算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度研究

  更多相關文章： 柔性作業(yè)車間調(diào)度 生物地理學優(yōu)化算法 啟發(fā)式規(guī)則 自適應

【摘要】：個性化與及時性的客戶需求使得制造企業(yè)從少品種、大批量走向多品種、小批量、柔性化的生產(chǎn)方式。傳統(tǒng)作業(yè)車間調(diào)度的研究成果,已經(jīng)不能有效地解決新的制造模式下所衍生出的問題。柔性作業(yè)車間調(diào)度作為經(jīng)典作業(yè)車間調(diào)度問題的一種擴展,增加了調(diào)度的靈活性,更加符合實際生產(chǎn)情況。因此,對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進行研究具有重要的理論意義與實際應用價值。本文首先根據(jù)對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的描述,分析其需要滿足的約束條件以及目標函數(shù),建立符合問題特征的數(shù)學模型。然后研究近幾年提出的新型群體智能算法一一生物地理學優(yōu)化算法,分析該算法的遷移和變異兩個基本操作,并從遷移率和變異率兩個方面入手對算法進行改進。針對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的特征,本文提出了一種基于改進生物地理學優(yōu)化算法的求解方案。該方案采用基于工序和基于機器相結合的編碼機制,在初始種群中引入啟發(fā)式算法生成的優(yōu)良個體,并在標準生物地理學算法基礎上對遷移和變異操作進行了改進,采用符合該調(diào)度問題的遷移率模型和自適應變異機制,克服了傳統(tǒng)算法易于早熟或收斂慢的缺點。最后通過實例仿真,結果表明本文所提出的算法具有更好的搜索能力和魯棒性,能有效地求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。
【關鍵詞】：柔性作業(yè)車間調(diào)度 生物地理學優(yōu)化算法 啟發(fā)式規(guī)則 自適應
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;TB497
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-21
• 1.1 課題研究背景與意義14-15
• 1.2 車間調(diào)度問題研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 建模研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 求解算法研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.3 進一步研究方向18-19
• 1.3 主要研究內(nèi)容及組織結構19-21
• 1.3.1 研究內(nèi)容19-20
• 1.3.2 結構安排20-21
• 第二章 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題21-30
• 2.1 車間調(diào)度問題概述21-24
• 2.2 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題24-29
• 2.2.1 FJSP描述24-26
• 2.2.2 FJSP目標函數(shù)26-27
• 2.2.3 FJSP數(shù)學模型27-28
• 2.2.4 FJSP研究方法28-29
• 2.3 本章小結29-30
• 第三章 生物地理學優(yōu)化算法及改進30-41
• 3.1 基本原理30-31
• 3.2 與其他算法之間的比較31
• 3.3 基本操作31-34
• 3.3.1 遷移31-32
• 3.3.2 變異32-34
• 3.4 算法流程34-35
• 3.5 算法改進35-39
• 3.6 算法應用39-40
• 3.7 本章小結40-41
• 第四章 改進生物地理學優(yōu)化算法解決柔性作業(yè)車間調(diào)度41-53
• 4.1 編碼和解碼41-42
• 4.1.1 編碼41-42
• 4.1.2 解碼42
• 4.2 初始解42-43
• 4.3 棲息地適應指數(shù)43
• 4.4 遷移43-45
• 4.4.1 確定遷移率43-44
• 4.4.2 遷移策略44
• 4.4.3 遷移操作44-45
• 4.5 變異45-47
• 4.5.1 確定變異率46
• 4.5.2 變異策略46
• 4.5.3 變異操作46-47
• 4.6 算法流程47-48
• 4.7 仿真實驗48-51
• 4.8 本章小結51-53
• 第五章 總結與展望53-55
• 5.1 本文的研究工作53-54
• 5.2 展望54-55
• 參考文獻55-60
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況60

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本文編號：1124343