本文關(guān)鍵詞：隨機柔性制造系統(tǒng)建模與優(yōu)化研究

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【摘要】：柔性制造系統(tǒng)(Flexible Manufacturing System,簡稱FMS)具有資源非唯一性特點,即操作可以由一組可用機器集合中的任一機器完成,由于減少了機器的約束,使其性能提高的同時復(fù)雜度提高。在當(dāng)今的競爭之下,如何利用計算機技術(shù)來實現(xiàn)不確定環(huán)境生產(chǎn)調(diào)度問題的優(yōu)化,成為現(xiàn)在面臨的重要問題。本文首先針對三種經(jīng)典進化算法及兩種混合進化算法在確定環(huán)境下進行不同數(shù)據(jù)規(guī)模的實驗,我們發(fā)現(xiàn)隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大,混合進化算法能夠得到較好解的概率更大,由于我們每個數(shù)據(jù)規(guī)模下的實驗均進行30次取其平均值,因為我們有理由相信分組機制及自適應(yīng)機制是提高最優(yōu)解的關(guān)鍵因素。在受到了實驗結(jié)果的啟發(fā),首先根據(jù)實驗數(shù)據(jù)將粒子群算法選作基礎(chǔ)算法,在其基礎(chǔ)上運用了基于集合分組機制以及參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整機制,在算法的開始就給定一個可用分組數(shù)目集合,從中選擇一個進行分組并在經(jīng)過一輪迭代之后對適應(yīng)值進行計算,如果將整體種群向好的方向引領(lǐng),則我們在下一次世代中保留該分組；否則,當(dāng)?shù)谝淮伟l(fā)現(xiàn)適應(yīng)值沒有變好甚至變差的時候我們就摒棄該分組,從給定的分組數(shù)目集合中隨機選擇一個分組繼續(xù)進行實驗。同時針對粒子群算法中的慣性權(quán)重參數(shù)采取自適應(yīng)的方式,使其在實驗過程中根據(jù)實驗結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整以保證得到更好解。這樣我們就非常巧妙的將原本關(guān)聯(lián)性及相互制約性的柔性作業(yè)車間調(diào)度的操作進行的分組,對其最優(yōu)解進行了優(yōu)化并提高了其效率。最終通過實驗驗證,本文所提出的帶有基于集合分組機制及自適應(yīng)機制的進化算法能夠在原有算法的基礎(chǔ)上得到更好的最優(yōu)解,提高算法魯棒性。同時本論文還有很客觀的前景,即將通過該分組方法進行分組的各個子種群分別分布式環(huán)境下的不同及其上并行處理,這樣不僅僅優(yōu)化了最優(yōu)解,更提高了效率縮短了時間。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TB497

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：1175838