本文關(guān)鍵詞：不相容工件簇的混合蟻群算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：調(diào)度問(wèn)題的研究一直是個(gè)熱門(mén)問(wèn)題,它已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)不同的工業(yè)領(lǐng)域,隨著社會(huì)的發(fā)展,問(wèn)題條件也會(huì)逐漸變得復(fù)雜,從當(dāng)初的經(jīng)典調(diào)度問(wèn)題到現(xiàn)代調(diào)度問(wèn)題,問(wèn)題模型也會(huì)隨著加工環(huán)境、工件特征、目標(biāo)函數(shù)的不同而改變,條件越復(fù)雜,求解問(wèn)題的難度越大。調(diào)度問(wèn)題的一個(gè)重要分支就是批處理機(jī)調(diào)度問(wèn)題,與經(jīng)典調(diào)度所不同的是：在該問(wèn)題中,一臺(tái)機(jī)器可以同時(shí)加工多個(gè)工件,這不是簡(jiǎn)單地將工件調(diào)度到機(jī)器上加工,而是要先將工件組成批,再調(diào)度到機(jī)器上加工,所以問(wèn)題變得更復(fù)雜,而這兩步是提高設(shè)備利用率和縮短交貨周期的關(guān)鍵。本文有關(guān)批調(diào)度問(wèn)題的研究,通常先從簡(jiǎn)單的單機(jī)環(huán)境與單位工件開(kāi)始,然后逐漸改變加工環(huán)境和增加問(wèn)題約束,使得問(wèn)題越接近現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)環(huán)境,考慮批處理機(jī)調(diào)度問(wèn)題,其中工件屬性的差異是批調(diào)度問(wèn)題的主要研究方向之一,如成批加工問(wèn)題,是否帶到達(dá)時(shí)間問(wèn)題,尺寸差異問(wèn)題,不相容工件簇問(wèn)題等,所以工件屬性間的差異會(huì)增加問(wèn)題的復(fù)雜度,求解目標(biāo)函數(shù)的近優(yōu)解也會(huì)變得困難,本文研究的是帶到達(dá)時(shí)間及不相容工件簇多機(jī)批調(diào)度問(wèn)題。首先,通過(guò)介紹供應(yīng)鏈調(diào)度問(wèn)題和制衣企業(yè)加工過(guò)程兩個(gè)案例,引出了并描述了不相容工件簇這個(gè)批調(diào)度問(wèn)題,然后介紹了一般調(diào)度問(wèn)題的描述、三參數(shù)表示法,以及調(diào)度問(wèn)題的研究現(xiàn)狀。第二,描述了解決批調(diào)度問(wèn)題的常用啟發(fā)式算法與元啟發(fā)式算法,分別介紹了每個(gè)算法的具體流程。第三,介紹了一種改進(jìn)的最大最小蟻群算法,利用該算法求解帶到達(dá)時(shí)間的不相容工件簇極小化制造跨度問(wèn)題,詳細(xì)描述了該算法的流程。第四,介紹了對(duì)本文算法進(jìn)行驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)過(guò)程,包括設(shè)計(jì)測(cè)試用例,參數(shù)調(diào)整,然后通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)將本文改進(jìn)的算法與其它一些常見(jiàn)啟發(fā)式算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比,從而得出結(jié)論。最后,總結(jié)了全文,并對(duì)該方向未來(lái)的研究進(jìn)行展望。
【關(guān)鍵詞】：平行機(jī) 批調(diào)度 不相容工件簇 最大最小蟻群算法 啟發(fā)式算法
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-21
• 1.1 引言8-9
• 1.2 批調(diào)度問(wèn)題概述9-12
• 1.2.1 批調(diào)度問(wèn)題的表示9-11
• 1.2.2 批調(diào)度問(wèn)題的描述11-12
• 1.3 批調(diào)度問(wèn)題的研究現(xiàn)狀12-19
• 1.3.1 相容工件簇的研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1.1 單機(jī)環(huán)境批調(diào)度問(wèn)題13-16
• 1.3.1.2 多機(jī)環(huán)境下批處理機(jī)調(diào)度問(wèn)題16-17
• 1.3.2 不相容工件簇的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.4 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排19-21
• 第二章 智能優(yōu)化算法21-35
• 2.1 啟發(fā)式算法22-23
• 2.2 元啟發(fā)式算法23-35
• 2.2.1 蟻群算法23-26
• 2.2.2 遺傳算法26-28
• 2.2.3 模擬退火算法28-31
• 2.2.4 微粒群算法31-35
• 第三章 改進(jìn)的最大最小蟻群算法35-45
• 3.1 問(wèn)題描述35-37
• 3.2 時(shí)間復(fù)雜度分析與問(wèn)題下界37-38
• 3.3 算法描述38-42
• 3.3.1 信息素的定義38-39
• 3.3.2 啟發(fā)式信息39-41
• 3.3.3 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率41-42
• 3.3.4 信息素更新42
• 3.4 MMAS算法42-43
• 3.5 ERT算法43-44
• 3.6 MMAS-ERT算法流程圖44-45
• 第四章 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析45-50
• 4.1 算例生成45
• 4.2 參數(shù)設(shè)置45-47
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-49
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論49-50
• 第五章 總結(jié)與展望50-52
• 5.1 總結(jié)50-51
• 5.2 研究展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-58
• 致謝58

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本文編號(hào)：372805