本文關(guān)鍵詞：一種基于新型混合分布估計算法求解流水車間調(diào)度問題

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【摘要】：目前我國已經(jīng)成為制造業(yè)大國,是世界的制造中心,但是我國的制造業(yè)與西方發(fā)達國家相比并不成熟,存在很多弊端,例如資源浪費,工人工作時間過長,生產(chǎn)效率低下等等。如何提高生產(chǎn)效率、合理配置資源越來越引起了人們的重視,車間調(diào)度問題作為制造系統(tǒng)的研究熱點受到了廣泛的關(guān)注,并取得了較大的進展。流水車間調(diào)度問題是典型的NP難題,是車間調(diào)度問題中最為常見的問題,在制造業(yè)中大量存在,關(guān)于流水車間調(diào)度問題的研究有著較高的理論價值和實際意義。本文采用一種新型的混合分布估計算法求解了流水車間調(diào)度問題中的置換流水車間調(diào)度問題和無等待的流水車間調(diào)度問題。分布估計算法由遺傳算法發(fā)展而來,并被廣泛應用于NP難題的研究。其摒棄了遺傳算法中復雜的交叉、變異等操作,取而代之的是構(gòu)造一個表示解分布的概率模型,然后利用一定策略根據(jù)概率模型產(chǎn)生新一代的種群。本文針對流水車間調(diào)度問題的特點,提出了一種基于工件加工位置概率與連接概率相結(jié)合的混合分布估計算法,該算法將工件位置概率與連接概率結(jié)合在一起,作為新一代種群的生成概率從而使得進化趨勢更加合理化。算法引入了啟發(fā)式方法提高初始解質(zhì)量,并引入鄰域搜索策略與2-opt操作,從而提高了算法的局部搜索能力。同時引入了變異操作及限定操作用來提高算法全局搜索能力,實驗結(jié)果表明算法在求解置換流水車間調(diào)度問題時具有良好的性能。
【關(guān)鍵詞】：分布估計算法 流水車間調(diào)度問題 鄰域搜索 位置概率 連接概率
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TB497
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• Abstract6-9
• 1.緒論9-15
• 1.1 課題研究的背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 流水車間調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 分布估計算法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的主要工作與組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2.流水車間調(diào)度問題15-21
• 2.1 置換流水車間調(diào)度問題16-17
• 2.2 零等待流水車間調(diào)度問題17-19
• 2.3 流水車間調(diào)度問題的算法概述19-21
• 3.分布估計算法21-29
• 3.1 分布估計算法概述21-22
• 3.2 分布估計算法實例22-24
• 3.3 分布估計算法分類24-29
• 3.3.1 變量無關(guān)的分布估計算法24-25
• 3.3.2 雙變量相關(guān)的分布估計算法25-26
• 3.3.3 多變量分布估計算法26-27
• 3.3.4 連續(xù)分布估計算法27-29
• 4.混合分布估計算法求解FSP29-38
• 4.1 混合分布估計算法的基本思想29
• 4.2 基于位置概率的分布估計算法求解PFSP29-31
• 4.2.1 初始種群29-30
• 4.2.2 選擇優(yōu)勢種群30
• 4.2.3 構(gòu)造概率模型30
• 4.2.4 產(chǎn)生新一代種群30-31
• 4.2.5 更新概率模型31
• 4.3 基于連接概率的分布估計算法求解PFSP31-32
• 4.3.1 構(gòu)造概率模型31-32
• 4.3.2 生成新種群32
• 4.4 局部搜索策略32-35
• 4.4.1 構(gòu)建概率模型32-33
• 4.4.2 鄰域搜索模塊33-34
• 4.4.3 局部保留策略34-35
• 4.5 全局搜索策略35-36
• 4.5.1 變異操作35
• 4.5.2 限定操作35-36
• 4.6 混合分布估計算法36-38
• 5.實驗與仿真38-48
• 5.1 PFSP問題的實驗與仿真38-44
• 5.1.1 學習效率對算法的影響38-40
• 5.1.2 三類EDA算法的性能比較40-41
• 5.1.3 混合EDA算法與其他智能算法比較41
• 5.1.4 混合EDA算法Rec類的數(shù)據(jù)測試41-43
• 5.1.5 混合EDA算法Hel類的數(shù)據(jù)測試43-44
• 5.2 NWFSP的實驗與仿真44-48
• 6.總結(jié)與展望48-51
• 6.1 本文工作總結(jié)48-49
• 6.2 展望49-51
• 參考文獻51-53
• 附錄A 最優(yōu)調(diào)度53-54
• 附錄B 算法主程序54-56
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況56-57
• 致謝57-58
• 作者簡介58-59

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3 王秋芬;楊澤平;梁道雷;;一種改進的車間調(diào)度問題算法[J];科學技術(shù)與工程;2013年11期

4 蘇子林;;車間調(diào)度問題及其進化算法分析[J];機械工程學報;2008年08期

5 徐建有;董乃群;顧樹生;;帶有順序相關(guān)調(diào)整時間的多目標流水車間調(diào)度問題[J];計算機集成制造系統(tǒng);2013年12期

6 康寧,王鳳儒,劉丕娥,常會友;有交貨期的單件車間調(diào)度問題的逆序算法[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;1999年12期

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9 王柏琳;李鐵克;;等待時間受限的流水車間調(diào)度問題的若干性質(zhì)[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2012年06期

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1 鄒逢興;曾令李;高政;劉烽;;一種求解混合流水車間調(diào)度問題的分布式方法[A];2009中國控制與決策會議論文集（2）[C];2009年

2 朱婧;;求解車間調(diào)度問題的改進模擬退火算法[A];第五屆（2010）中國管理學年會——商務智能分會場論文集[C];2010年

3 洪宗友;龐哈利;;No-wait流水車間調(diào)度問題的一種啟發(fā)式算法[A];2007中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];2007年

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4 周京;基于隨機加工時間和模糊交貨期的加工車間調(diào)度問題[D];清華大學;2010年

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10 李新巖;帶有限等待的柔性流水車間調(diào)度問題研究[D];鄭州大學;2014年

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本文編號：713217