【摘要】： 制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。然而,實(shí)際生產(chǎn)中的制造加工時(shí)間、完工時(shí)間和產(chǎn)品交貨期等無(wú)法用確定的參數(shù)進(jìn)行描述和研究,生產(chǎn)過(guò)程的不確定性已成為現(xiàn)在調(diào)度理論應(yīng)用于實(shí)際的瓶頸。人們迫切需要對(duì)不確定條件下的車間調(diào)度問(wèn)題理論及其應(yīng)用進(jìn)行深入和廣泛的研究,以更好地指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。本文正是在這樣的背景下,結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題所面臨的多目標(biāo)和多約束等問(wèn)題,對(duì)具有不確定加工時(shí)間和交貨期的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究,并取得了一些有意義的研究成果。 本文首先對(duì)課題的來(lái)源,研究的目的、背景和意義進(jìn)行介紹。概述調(diào)度問(wèn)題和其主要研究方法,闡述調(diào)度問(wèn)題的分類和主要特點(diǎn),并針對(duì)不確定條件下的車間調(diào)度問(wèn)題,對(duì)目前的主要研究方法和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行系統(tǒng)地綜述和深入的分析,指出所存在的問(wèn)題。接著對(duì)不確定條件下的模糊調(diào)度問(wèn)題相關(guān)理論進(jìn)行介紹,給出模糊集合與模糊數(shù)概念,以及模糊數(shù)操作的法則。并在此基礎(chǔ)上對(duì)不確定條件下的柔性作業(yè)車間模糊調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行描述。 然后本文對(duì)柔性作業(yè)車間模糊調(diào)度算法進(jìn)行了研究。先介紹了遺傳算法的基本理論,并結(jié)合模糊集的相關(guān)理論應(yīng)用改進(jìn)遺傳算法求解具有模糊加工時(shí)間和模糊交貨期的單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題,并通過(guò)對(duì)實(shí)例的測(cè)試,驗(yàn)證該算法在求解不確定條件下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的有效性。之后介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的基本概念,對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化方法及其解決車間調(diào)度問(wèn)題上的研究進(jìn)行綜述。結(jié)合遺傳算法和模糊集理論,設(shè)計(jì)了改進(jìn)NSGA-II算法求解具有模糊加工時(shí)間和模糊交貨期的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題,給出算法的流程圖,并通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)的實(shí)例進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了該算法在求解不確定條件下的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的有效性。 本文在算法研究的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出不確定條件下的柔性作業(yè)車間調(diào)度原型系統(tǒng),并通過(guò)運(yùn)行實(shí)例,對(duì)原型系統(tǒng)的功能和效果進(jìn)行了描述,使理論研究能夠應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。 最后,對(duì)全文所做的工作進(jìn)行總結(jié),并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行展望。
【圖文】：

40圖 4.2 一類 MOEA 基本框架多，根據(jù)不同的要求和需要分類方法也有多種，在本文決策方式對(duì)多目標(biāo)進(jìn)化算法進(jìn)行分類。按照選擇機(jī)制的1）聚集函數(shù)。這種方法將被優(yōu)化的所有子目標(biāo)組合或聚優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題。（2）基于群體的方的進(jìn)化來(lái)實(shí)現(xiàn)分布搜索，在選擇機(jī)制中沒(méi)有用到 Pareto

3 O22M1M2M3－ － M332 O23M2M3M4M5－ M334 O31M1M3M4M5－ M551 O32M2M3－ － － M223 O33M1M2M4M5－ M44.2 交叉操作在遺傳算法中，稱種群中兩個(gè)個(gè)體隨機(jī)的交換部分或者某些基因?yàn)榻徊娌僮�，操作，，在原有兩個(gè)基因基礎(chǔ)上產(chǎn)生的新基因組合有望將更為優(yōu)的基因個(gè)體組合從而得到更為優(yōu)的染色體。染色體中第一部分基于工序編碼的基因串交叉操作X[69]交叉算子，第二部分基于機(jī)器分配編碼的基因串交叉采用一種多點(diǎn)交叉的方部分基因串的交叉操作是分別進(jìn)行的。在基于工序編碼基因串的交叉操作中，首先將所有工件隨機(jī)分為兩個(gè)集合J1 和將子代染色體 child1 / child2 繼承父代 parent1 / parent2 中集合 J1 內(nèi)的工件所因。child1 / child2 其余的基因位則分別由 parent2 / parent1 刪除已經(jīng)繼承的基的基因按順序填充[69]，其過(guò)程如圖 3.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TH165

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2670443