本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳算法的三維打印多任務(wù)調(diào)度策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為一種新興技術(shù),三維打印技術(shù)被認(rèn)為是引導(dǎo)第三次工業(yè)革命的主要因素之一。隨著三維打印的迅猛發(fā)展,三維打印行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也變得越來越激烈。為提高三維打印企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,實(shí)現(xiàn)三維打印的規(guī)�；a(chǎn),迫切需要提出一種合理有效的調(diào)度策略。綜合國(guó)內(nèi)外生產(chǎn)調(diào)度和多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究現(xiàn)狀,本文圍繞三維打印多任務(wù)調(diào)度這一核心,分別利用遺傳算法和帶精英策略的非支配排序遺傳算法系統(tǒng)的研究了三維打印多任務(wù)調(diào)度問題。本文主要工作內(nèi)容如下：一、基于企業(yè)利益最關(guān)注的時(shí)間和成本兩個(gè)因素,構(gòu)建了三維打印多任務(wù)平均被服務(wù)時(shí)間(工期)、平均打印成本(成本)以及均衡考慮兩因素的服務(wù)時(shí)間-打印成本復(fù)合指標(biāo)三個(gè)數(shù)學(xué)模型,并在平均打印成本模型中考慮了打印精度差價(jià)問題,為實(shí)際市場(chǎng)操作提供了的理論依據(jù)；為提升客戶滿意度,構(gòu)建了三維打印多任務(wù)生產(chǎn)過程中等待時(shí)間(資源)和打印精度偏離程度(質(zhì)量)兩個(gè)數(shù)學(xué)模型,綜合考慮了企業(yè)和客戶的需求。二、應(yīng)用遺傳算法(GA)分別對(duì)三維打印多任務(wù)調(diào)度的工期、成本和工期-成本復(fù)合指標(biāo)進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化求解。通過分階段分解單目標(biāo)優(yōu)化遺傳過程,驗(yàn)證了遺傳算法在三維打印多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化中的收斂性；基于單目標(biāo)優(yōu)化最優(yōu)解,計(jì)算出其他性能指標(biāo)的值,并進(jìn)行交叉比較,驗(yàn)證了遺傳算法在三維打印多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化中的有效性。與此同時(shí),發(fā)現(xiàn)遺傳算法在優(yōu)化過程中容易陷入早熟,計(jì)算效率偏低,僅針對(duì)單目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,無法實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)等問題。三、為避免GA遺傳早熟現(xiàn)象,應(yīng)用帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對(duì)三維打印多任務(wù)調(diào)度模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。將工期、成本、質(zhì)量、資源等指標(biāo)進(jìn)行組合,并用NSGA-Ⅱ算法分別求解二維、三維、五維多目標(biāo)優(yōu)化問題,得出一系列非支配解集,驗(yàn)證了NSGA-Ⅱ算法在三維打印多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化中的有效性。最后,通過將NSGA-Ⅱ的非支配解集與遺傳算法優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行交叉對(duì)比,可以得出：對(duì)于三維打印多任務(wù)調(diào)度,帶精英策略的非支配排序遺傳算法比傳統(tǒng)遺傳算法更有效。
【關(guān)鍵詞】：多目標(biāo)優(yōu)化 遺傳算法 非支配排序 精英策略 三維打印 調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F426.4;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-16
• 1.1 論文的研究背景與意義7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 三維打印技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.2 遺傳算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 任務(wù)調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文主要內(nèi)容15-16
• 第2章 三維打印多任務(wù)調(diào)度分析16-32
• 2.1 三維打印概述16-22
• 2.1.1 三維打印技術(shù)的基本概念16-17
• 2.1.2 三維打印技術(shù)的基本原理17-20
• 2.1.3 打印成型技術(shù)20-22
• 2.2 任務(wù)調(diào)度的多目標(biāo)求解方法22-31
• 2.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化基本概念22-23
• 2.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化求解策略23-29
• 2.2.3 多目標(biāo)優(yōu)化算法的收斂性及性能度量29-31
• 2.3 小結(jié)31-32
• 第3章 基于遺傳算法的三維打印多任務(wù)調(diào)度32-50
• 3.1 引言32-33
• 3.2 遺傳算法基礎(chǔ)33-39
• 3.2.1 遺傳算法的基本概念及算法流程33-36
• 3.2.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)36-39
• 3.3 基于GA的三維打印多任務(wù)調(diào)度單目標(biāo)優(yōu)化39-49
• 3.3.1 問題描述39-41
• 3.3.2 單目標(biāo)優(yōu)化模型41-43
• 3.3.3 單目標(biāo)優(yōu)化模型求解43-44
• 3.3.4 三維打印多任務(wù)調(diào)度單目標(biāo)優(yōu)化算例分析44-49
• 3.4 小結(jié)49-50
• 第4章 基于帶精英策略的非支配排序遺傳算法的三維打印多任務(wù)調(diào)度50-69
• 4.1 引言50
• 4.2 帶精英策略的非支配排序遺傳算法分析50-56
• 4.2.1 非支配排序遺傳算法50-52
• 4.2.2 帶精英策略的非支配排序遺傳算法52-54
• 4.2.3 標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試54-56
• 4.3 基于NSGA-Ⅱ的三維打印多任務(wù)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化56-68
• 4.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化模型56-57
• 4.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化模型求解57-58
• 4.3.3 三維打印多任務(wù)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化算例分析58-62
• 4.3.4 基于GA與NSGA-Ⅱ的優(yōu)化結(jié)果對(duì)比62-68
• 4.4 小結(jié)68-69
• 第5章 總結(jié)與展望69-71
• 附錄71-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果82-83
• 致謝83

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：402649