【摘要】：車間調(diào)度問(wèn)題是一系列比較復(fù)雜的NP-hard司題,隨著其問(wèn)題規(guī)模的不斷擴(kuò)大,問(wèn)題的復(fù)雜度也不斷提高,傳統(tǒng)的常規(guī)優(yōu)化方法已經(jīng)很難甚至無(wú)法有效地求解出問(wèn)題的最優(yōu)解。本文重點(diǎn)研究BFO算法的優(yōu)化策略和理論分析,以及改進(jìn)BFO算法在車間調(diào)度類問(wèn)題中的應(yīng)用。文章詳細(xì)地闡述了BFO算法的生物學(xué)基礎(chǔ)和算法的搜索機(jī)制,分析了現(xiàn)有的趨向因子的局限性并指出其所存在的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的BFO算法�；陔S機(jī)過(guò)程理論,從數(shù)學(xué)角度證明改進(jìn)的BFO算法種群進(jìn)化過(guò)程具有馬爾科夫性且是全局收斂的。使用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的連續(xù)問(wèn)題函數(shù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),檢驗(yàn)改進(jìn)算法在連續(xù)問(wèn)題求解時(shí)的性能。然后將改進(jìn)BFO算法用于求解作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題,測(cè)試改進(jìn)算法在求解離散問(wèn)題中的能力。通過(guò)引入LOV規(guī)則完成連續(xù)空間的位置信息和離散加工工件序列之間的映射轉(zhuǎn)化,使用標(biāo)準(zhǔn)的Job.Shop測(cè)試問(wèn)題對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行測(cè)試。最后將混沌搜索因子作為鄰域搜索算子引入改進(jìn)的BFO算法中,提出了一種基于混沌領(lǐng)域搜索的BFO算法,進(jìn)一步增強(qiáng)了BFO算法的局部搜索能力。再通過(guò)引入SPV規(guī)則,完成連續(xù)解空間到離散解空間的流水車間工件順序的映射轉(zhuǎn)換。將改進(jìn)的算法應(yīng)用到求解置換流水車間調(diào)度問(wèn)題中,并將其與其它一些智能算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,說(shuō)明了BFO算法在求解車間調(diào)度類的問(wèn)題時(shí)是有效的,并且具有進(jìn)一步開(kāi)發(fā)的潛力。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TB497;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2546141