本文關(guān)鍵詞：故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題的研究

  更多相關(guān)文章： 故障條件 柔性流水車間調(diào)度 遺傳算法 粒子群算法 教與學(xué)算法

【摘要】：流水車間調(diào)度問題屬于一類經(jīng)典的組合優(yōu)化問題,廣泛應(yīng)用于實(shí)際的生產(chǎn)制造之中。其研究內(nèi)容是在滿足一定資源和技術(shù)的約束條件下,合理分配相關(guān)資源、加工時(shí)間以及加工次序,使得要求的性能指標(biāo)達(dá)到較好的結(jié)果。傳統(tǒng)流水車間調(diào)度問題假設(shè)機(jī)器在工作期間總是可用的,但在實(shí)際生產(chǎn)過程中機(jī)器會(huì)逐漸老化并發(fā)生故障。因此,為了將流水車間調(diào)度問題的理論成果更好地運(yùn)用于實(shí)際生產(chǎn)中,應(yīng)考慮機(jī)器實(shí)際使用中發(fā)生故障的情況。本文針對(duì)故障情況下柔性流水車間調(diào)度問題進(jìn)行研究,提出了用于求解該類調(diào)度問題的改進(jìn)遺傳算法和混合粒子群算法。首先,在對(duì)柔性流水車間調(diào)度問題的特點(diǎn)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,將機(jī)器發(fā)生故障這一約束條件引入柔性流水車間調(diào)度問題,并建立了以最小化最大完成時(shí)間的期望值為優(yōu)化目標(biāo)的故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題的混合規(guī)劃模型。而后,為了更高效地求解故障情況下柔性流水車間調(diào)度問題,分別對(duì)遺傳算法和粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)算法的改進(jìn)集中在以下兩個(gè)方面。第一,對(duì)遺傳算法和粒子群算法中的種群初始化方法進(jìn)行改進(jìn)。將故障條件下的柔性流水車間調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為一系列具有兩臺(tái)機(jī)器的置換流水車間調(diào)度問題,并將轉(zhuǎn)化成的問題的解作為初始解的一部分。第二,在對(duì)基本粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上,將改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法同教與學(xué)算法相結(jié)合,提出一種適用于求解故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題的混合粒子群優(yōu)化算法。采用正交試驗(yàn)確定所提出的改進(jìn)遺傳算法以及混合粒子群優(yōu)化算法的相關(guān)參數(shù)。設(shè)計(jì)具有不同規(guī)模數(shù)據(jù)的對(duì)比實(shí)驗(yàn),分別從算法求得較優(yōu)解的能力、求解的穩(wěn)定性等方面將本文提出的算法和相關(guān)先進(jìn)算法的求解結(jié)果進(jìn)行比較與分析,驗(yàn)證所提出算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：故障條件 柔性流水車間調(diào)度 遺傳算法 粒子群算法 教與學(xué)算法
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(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4-5
• Abstract5-6
• 第一章 緒論6-12
• 1.1 研究背景與意義6-7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-10
• 1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)10-11
• 1.4 本章小結(jié)11-12
• 第二章 故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題12-22
• 2.1 流水車間調(diào)度問題12-14
• 2.1.1 流水車間調(diào)度問題的描述12-13
• 2.1.2 流水車間調(diào)度問題的分類13-14
• 2.2 柔性流水車間調(diào)度問題14-17
• 2.3 故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題17-21
• 2.3.1 故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題的描述與分析17-19
• 2.3.2 柔性流水車間生產(chǎn)系統(tǒng)中機(jī)器故障的模擬19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 教與學(xué)優(yōu)化算法22-26
• 3.1 教與學(xué)優(yōu)化算法的背景與基本思想22
• 3.2 教與學(xué)優(yōu)化算法的基本步驟22-25
• 3.3 本章小結(jié)25-26
• 第四章 用于求解故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題的改進(jìn)遺傳算法26-44
• 4.1 遺傳算法26-31
• 4.1.1 遺傳算法的背景26-27
• 4.1.2 遺傳算法的基本思想27-28
• 4.1.3 遺傳算法求解流水車間調(diào)度問題的基本步驟28-31
• 4.2 利用改進(jìn)遺傳算法求解故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題31-38
• 4.2.1 改進(jìn)遺傳算法的關(guān)鍵步驟的描述31-37
• 4.2.2 改進(jìn)遺傳算法的基本流程37-38
• 4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析38-43
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置38-42
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析42-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第五章 求解故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題的混合粒子群算法44-68
• 5.1 粒子群算法44-49
• 5.1.1 粒子群算法的背景44
• 5.1.2 粒子群算法的基本思想44-46
• 5.1.3 粒子群算法求解流水車間調(diào)度問題的基本步驟46-49
• 5.2 利用混合粒子群算法求解故障條件下柔性流水車間調(diào)度問題49-56
• 5.2.1 混合粒子群算法的基本步驟49-55
• 5.2.2 混合粒子群優(yōu)化算法的基本流程55-56
• 5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析56-66
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置56-60
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析60-66
• 5.4 本章小結(jié)66-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 本文工作總結(jié)68
• 6.2 進(jìn)一步研究與展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 圖版75-76
• 附錄76-77

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 潘全科;趙保華;屈玉貴;畢于慧;;一類解決無等待流水車間調(diào)度問題的蟻群算法[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2007年09期

2 何利;劉永賢;劉笑天;;粒子群優(yōu)化算法求解車間調(diào)度問題[J];機(jī)械與電子;2007年08期

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

4 蘇子林;;車間調(diào)度問題及其進(jìn)化算法分析[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);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(shí)間的多目標(biāo)流水車間調(diào)度問題[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2013年12期

6 康寧,王鳳儒,劉丕娥,常會(huì)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(shí)踐;1999年12期

7 馬邦雄;葉春明;;利用貓群算法求解流水車間調(diào)度問題[J];現(xiàn)代制造工程;2014年06期

8 曲媛;楊曉偉;;關(guān)于流水車間調(diào)度問題的綜述[J];中小企業(yè)科技;2007年08期

9 王柏琳;李鐵克;;等待時(shí)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(shí)踐;2012年06期

10 邵揚(yáng);王曉娟;;類電磁機(jī)制算法求解模糊流水車間調(diào)度問題[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版);2013年02期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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(huì)議論文集（2）[C];2009年

2 朱婧;;求解車間調(diào)度問題的改進(jìn)模擬退火算法[A];第五屆（2010）中國管理學(xué)年會(huì)——商務(wù)智能分會(huì)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(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 陶翼飛;面向分組加工的混合流水車間優(yōu)化調(diào)度問題研究[D];昆明理工大學(xué);2013年

2 何利;即時(shí)定制生產(chǎn)模式及其車間調(diào)度問題的研究[D];東北大學(xué);2008年

3 黃英杰;基于目標(biāo)級(jí)聯(lián)法和智能優(yōu)化算法的車間調(diào)度問題研究[D];華南理工大學(xué);2012年

4 劉延風(fēng);置換流水車間調(diào)度問題的幾種智能算法[D];西安電子科技大學(xué);2012年

5 常桂娟;基于微粒群算法的車間調(diào)度問題研究[D];青島大學(xué);2008年

6 崔U，

本文編號(hào)：985718