本文選題：平行批處理機(jī) + 動(dòng)態(tài)到達(dá)��； 參考：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度問題是一類復(fù)雜的組合優(yōu)化問題,在實(shí)際生活中存在于多個(gè)領(lǐng)域,如鑄造業(yè)、金屬加工業(yè)、物流、通訊等。對生產(chǎn)調(diào)度問題進(jìn)行研究的主要目的是使得資源在使用過程中進(jìn)行合理分配,從而提高資源的利用率及生產(chǎn)效率,合理的調(diào)度方案可以大幅提升企業(yè)的競爭力。隨著社會(huì)的發(fā)展,生產(chǎn)調(diào)度問題逐漸變復(fù)雜,從經(jīng)典調(diào)度發(fā)展到一類新型的調(diào)度,即批處理機(jī)調(diào)度。批處理機(jī)調(diào)度問題(簡稱批調(diào)度問題)區(qū)別于傳統(tǒng)調(diào)度的主要特征是一臺(tái)機(jī)器在同一時(shí)刻可以加工多個(gè)工件,工件分組成批后以批為單位在機(jī)器上進(jìn)行加工,每個(gè)批中有多個(gè)工件,批的加工時(shí)間定義為批中所有工件的最大加工時(shí)間。批處理問題的復(fù)雜程度由工件約束、機(jī)器約束以及目標(biāo)函數(shù)決定,然而很多甚至是單機(jī)環(huán)境下的批調(diào)度問題已被證明是NP難的,因此研究者已經(jīng)往往專注于尋找可行并高效的求解算法。本文簡單介紹了生產(chǎn)調(diào)度問題的研究背景,再分別對其中的批調(diào)度問題從單機(jī)、多機(jī)、動(dòng)態(tài)環(huán)境下和考慮能源消耗這幾類批調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀進(jìn)行概述。隨后簡單介紹了目前用于解決批調(diào)度問題的算法,主要包括確定性算法、啟發(fā)式和元啟發(fā)式算法三類,包括三類算法的特點(diǎn)、框架及典型算法的描述。接著,本文探討了考慮工件到達(dá)時(shí)間、機(jī)器能耗以最小化制造跨度和總的電力成本的平行機(jī)批調(diào)度問題。首先建立該問題的數(shù)學(xué)模型,然后提出一種基于Pareto的蟻群優(yōu)化算法PACO來求解問題。通過分析問題的特征,本文提出兩種不同的候選列表來減小蟻群的搜索空間,并基于這兩種候選列表分別提出動(dòng)態(tài)的啟發(fā)式信息來指導(dǎo)螞蟻的搜索行為。此外,引入了兩種針對不同目標(biāo)的局部優(yōu)化策略對解進(jìn)行優(yōu)化,以進(jìn)一步提高解的質(zhì)量。最后給出完整的PACO算法描述以及算法流程圖。然后通過仿真實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證本文所提算法的性能。本文在非支配解集的解個(gè)數(shù)、覆蓋率等7種評價(jià)指標(biāo)下對所提算法PACO的性能與已有的三種多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行比較實(shí)驗(yàn),并分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的PACO算法優(yōu)于其他三種多目標(biāo)優(yōu)化算法,而且在大尺寸工件算例上的優(yōu)勢尤其明顯。此外,本文還給出了四種算法在部分算例上所找到的非支配解集的分布圖。最后,論文對本文所研究的考慮能耗的雙目標(biāo)平行機(jī)批調(diào)度問題以及所提出的解決方法進(jìn)行了總結(jié),并簡單介紹了未來進(jìn)一步研究的方向。
[Abstract]:This paper briefly introduces the research background of scheduling problem , and then puts forward a new algorithm for scheduling problem . The paper introduces two kinds of scheduling problems , such as deterministic algorithm , heuristic and meta - heuristic algorithm .

【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 郝尚剛;陳華平;李小林;;兩階段流水車間批處理機(jī)調(diào)度的聚類算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年14期

2 張智聰;鄭力;張濤;;半導(dǎo)體測試調(diào)度研究[J];半導(dǎo)體技術(shù);2008年01期

3 席裕庚，柴天佑，，惲為民;遺傳算法綜述[J];控制理論與應(yīng)用;1996年06期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 劉彥鵬;蟻群優(yōu)化算法的理論研究及其應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2007年

本文編號：1857174