本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳算法的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究

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【摘要】：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全球化時(shí)代,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷提高,市場競爭越來越激烈。企業(yè)生產(chǎn)過程需要高效穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)還需要資源能夠得到合理的優(yōu)化配置,從而使企業(yè)在競爭中更好地獲得經(jīng)濟(jì)效益。柔性作業(yè)車間調(diào)度問題是制造領(lǐng)域重要的研究問題,有效的調(diào)度方案能夠減少生產(chǎn)成本,提高資源的利用率,因此具有重要的研究意義。遺傳算法具有簡單通用、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn),是一種廣泛應(yīng)用的全局優(yōu)化算法,在求解柔性作業(yè)車間問題中廣泛應(yīng)用,但仍存在一些不足。本文主要對(duì)遺傳算法進(jìn)行研究,并對(duì)該算法在求解多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題做進(jìn)一步改進(jìn),主要做了以下幾個(gè)方面的工作:1.針對(duì)遺傳算法在求解多目標(biāo)問題時(shí)搜索效率低、局部搜索能力弱和易早熟等問題,提出了一種改進(jìn)的遺傳算法,該算法結(jié)合了遺傳算法的全局能力和混沌算法的局部搜索能力,采用了一種雙層染色體編碼方案對(duì)基于工序順序和基于機(jī)器分配進(jìn)行編碼,采用一種極值評(píng)價(jià)機(jī)制,可以有效解決遺傳算法易早熟和局部搜索能力弱的問題,通過對(duì)算例進(jìn)行仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法在尋優(yōu)精度和收斂能力上明顯優(yōu)于遺傳算法。2.針對(duì)多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中求解權(quán)重難以確定導(dǎo)致調(diào)度方案不佳的問題,提出了一種基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)搜索的改進(jìn)遺傳算法(DRSGA)。該算法用功效系數(shù)法將最小化所有作業(yè)完成時(shí)間和機(jī)器的總負(fù)載轉(zhuǎn)化為單一的目標(biāo),采用一種可變影響空間的評(píng)價(jià)方法在保證非劣解均勻分布的同時(shí)維護(hù)了種群多樣性,最后為了避免關(guān)鍵路徑不必要的搜索,采用動(dòng)態(tài)隨機(jī)搜索和擂臺(tái)賽法則來有效調(diào)整工序的排序從而得到最優(yōu)調(diào)度方案。算例的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在尋優(yōu)精度和收斂能力有所提高,可以有效解決多目標(biāo)的柔性工作車間調(diào)度問題。3.針對(duì)柔性作業(yè)車間中復(fù)雜的批量劃分和批次調(diào)度問題,提出一種基于改進(jìn)遺傳算法的柔性分批調(diào)度算法,該算法設(shè)計(jì)了基于工件排序、批次數(shù)量和設(shè)備的雙層染色體編碼方法,采用隨機(jī)規(guī)則和啟發(fā)方式來進(jìn)行種群初始化,然后對(duì)染色體進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化來擴(kuò)大工序的鄰域搜索范圍,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行基于關(guān)鍵路徑的鄰域搜索,最后對(duì)算例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明改進(jìn)的遺傳算法能有效解決柔性工作車間多目標(biāo)分批調(diào)度問題。
【關(guān)鍵詞】：柔性作業(yè)車間 多目標(biāo)優(yōu)化 遺傳算法 動(dòng)態(tài)隨機(jī)搜索 關(guān)鍵路徑
【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】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TB497
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究的背景及意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述12-15
• 1.2.1 作業(yè)車間調(diào)度國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 柔性作業(yè)車間調(diào)度國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 遺傳算法15-17
• 1.3.1 遺傳算法的基本概念15
• 1.3.2 遺傳算法的基本步驟15-16
• 1.3.3 遺傳算法的特點(diǎn)16
• 1.3.4 遺傳算法的應(yīng)用16-17
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容17
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題19-26
• 2.1 車間調(diào)度問題19-22
• 2.1.1 車間調(diào)度問題的分類19
• 2.1.2 車間調(diào)度問題的特點(diǎn)19-20
• 2.1.3 車間調(diào)度問題的研究方法20-21
• 2.1.4 車間調(diào)度研究發(fā)展趨勢21-22
• 2.2 柔性作業(yè)車間調(diào)度22-25
• 2.2.1 柔性資源22
• 2.2.2 柔性作業(yè)車間調(diào)度分類22-23
• 2.2.3 柔性作業(yè)車間數(shù)學(xué)模型建立23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 改進(jìn)遺傳算法在柔性工作車間調(diào)度中的應(yīng)用研究26-32
• 3.1 引言26
• 3.2 FJSP描述26
• 3.3 改進(jìn)的遺傳算法26-29
• 3.3.1 引入適應(yīng)度分配機(jī)制26-27
• 3.3.2 染色體的編碼27
• 3.3.3 選擇操作27
• 3.3.4 交叉操作27-28
• 3.3.5 變異操作28
• 3.3.6 混沌局部搜索28-29
• 3.4 仿真及實(shí)驗(yàn)29-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 一種求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的改進(jìn)DRSGA32-39
• 4.1 引言32
• 4.2 改進(jìn)的DRSGA32-36
• 4.2.1 多目標(biāo)單一化32
• 4.2.2 染色體的編碼32-33
• 4.2.3 基于關(guān)鍵路徑的動(dòng)態(tài)隨機(jī)33-34
• 4.2.4 種群多樣性維護(hù)34-35
• 4.2.5 遺傳進(jìn)化操作35-36
• 4.2.6 改進(jìn)的DRSGA36
• 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真及分析36-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第5章 基于改進(jìn)遺傳算法的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間分批調(diào)度39-47
• 5.1 引言39
• 5.2 FJSLP描述39
• 5.3 改進(jìn)的遺傳算法39-44
• 5.3.1 編碼方式39-40
• 5.3.2 種群初始化方法及批量初始劃分40-41
• 5.3.3 基于工序染色體的標(biāo)準(zhǔn)化41-42
• 5.3.4 基于關(guān)鍵路徑的鄰域搜索42-44
• 5.4 改進(jìn)的遺傳算法流程圖44
• 5.5 實(shí)驗(yàn)及仿真44-46
• 5.6 本章小結(jié)46-47
• 第6章 結(jié)論與展望47-49
• 6.1 結(jié)論47
• 6.2 展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-55
• 致謝55-56
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：630645