本文關(guān)鍵詞：不確定條件下柔性作業(yè)車間的魯棒優(yōu)化調(diào)度方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：不確定條件下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FJSP)是一類典型的生產(chǎn)調(diào)度問題,因其能夠反應(yīng)車間生產(chǎn)的隨機性、動態(tài)性、離散型、復(fù)雜性,與實際生產(chǎn)更為接近,因此開發(fā)求解不確定條件下FJSP的魯棒調(diào)度算法一直是生產(chǎn)調(diào)度和優(yōu)化領(lǐng)域的重要課題。 首先,以FJSP為研究對象,針對車間加工時間呈現(xiàn)隨機不確定,研究柔性作業(yè)車間的魯棒優(yōu)化調(diào)度方法。通過引進兩個不確定參數(shù),分別描述隨機變量的擾動程度和約束條件的允許違背程度,研究了隨機變量服從某一概率分布時一般線性規(guī)劃問題的通用魯棒優(yōu)化方法。然后用該方法將含隨機加工時間而難以求解的FJSP模型,轉(zhuǎn)化為可快速求解的確定型魯棒對等模型。 然后,針對FJSP需要同時滿足工件排序和機器分配的決策需要,采用基于工序碼和機器碼的雙層編碼方式,并利用貪婪算法實現(xiàn)活動調(diào)度解碼。設(shè)計帶有不確定加工時間的適應(yīng)度函數(shù),評價不確定調(diào)度問題的染色體。結(jié)合鄰域搜索的局部改進能力進行變異操作,設(shè)計了魯棒調(diào)度算法。 最后,采用一個典型案例和若干標準測試案例進行實驗,結(jié)果表明,所提魯棒優(yōu)化方法能夠得到加工時間擾動服從[-1,1]均勻分布時FJSP問題的魯棒對等模型,所提算法可在較短計算時間、以較小性能損失、將近95%的置信度獲得當(dāng)前最優(yōu)解。
【關(guān)鍵詞】：柔性作業(yè)車間調(diào)度 魯棒對等模型 遺傳算法 鄰域搜索
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH186
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-20
• 1.1 課題來源和研究目的9-10
• 1.2 課題背景及研究意義10-11
• 1.3 不確定性車間調(diào)度問題概述11-18
• 1.3.1 車間調(diào)度問題描述及分類11-12
• 1.3.2 FJSP問題的主要特點12
• 1.3.3 FJSP問題的研究方法12-18
• 1.4 章節(jié)安排與論文結(jié)構(gòu)18-19
• 1.5 本章小結(jié)19-20
• 第2章 不確定條件下FJSP問題的理論研究20-30
• 2.1 不確定性因素的分類20
• 2.2 不確定性因素的數(shù)學(xué)描述20-23
• 2.2.1 在區(qū)間內(nèi)變化的不確定性參數(shù)21-22
• 2.2.2 服從概率分布的不確定性參數(shù)22
• 2.2.3 具有模糊特征的不確定性參數(shù)22-23
• 2.3 不確定條件下車間調(diào)度的求解策略與優(yōu)化理論23-28
• 2.3.1 不確定因素的表征方式23-24
• 2.3.2 調(diào)度方案的決策機制24-27
• 2.3.3 調(diào)度方案的優(yōu)化方法27-28
• 2.4 存在的不足28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 不確定條件下FJSP的數(shù)學(xué)模型及其魯棒優(yōu)化30-43
• 3.1 具有不確定加工時間的FJSP問題描述30-31
• 3.2 不確定FJSP問題的數(shù)學(xué)模型31-32
• 3.2.1 相關(guān)符號說明31-32
• 3.2.2 帶有不確定加工時間的FJSP模型32
• 3.3 不確定FJSP模型的魯棒優(yōu)化框架32-42
• 3.3.1 參數(shù)不確定情形下通用魯棒優(yōu)化框架33-34
• 3.3.2 魯棒優(yōu)化分位點的數(shù)學(xué)表達34-41
• 3.3.3 不確定FJSP的魯棒對等模型41-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第4章 不確定條件下FJSP魯棒調(diào)度算法設(shè)計43-54
• 4.1 遺傳算法基本原理及其應(yīng)用優(yōu)勢43-44
• 4.1.1 遺傳算法的基本原理43
• 4.1.2 遺傳算法在FJSP中的應(yīng)用優(yōu)勢43-44
• 4.2 鄰域搜索算法基本原理及其應(yīng)用優(yōu)勢44-45
• 4.2.1 鄰域搜索算法的基本原理44
• 4.2.2 鄰域搜索算法在FJSP中的應(yīng)用優(yōu)勢44-45
• 4.3 魯棒調(diào)度算法設(shè)計45-53
• 4.3.1 編碼方式與FJSP雙層遺傳編碼46-47
• 4.3.2 解碼方式與FJSP活動調(diào)度解碼47-49
• 4.3.3 形成初始化種群49-50
• 4.3.4 不確定適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計50
• 4.3.5 基于輪盤賭的選擇操作50
• 4.3.6 面向工序碼和機器碼的交叉操作50-52
• 4.3.7 基于鄰域搜索的變異操作52-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第5章 算例分析54-61
• 5.1 案例描述54-55
• 5.1.1 典型案例介紹54
• 5.1.2 大規(guī)模案例介紹54-55
• 5.2 實驗參數(shù)設(shè)置55
• 5.2.1 算法參數(shù)設(shè)置55
• 5.2.2 不確定參數(shù)設(shè)置55
• 5.3 典型案例實驗結(jié)果55-58
• 5.3.1 典型案例的確定型問題結(jié)果55-56
• 5.3.2 典型案例的不確定型問題結(jié)果56
• 5.3.3 典型案例的不確定參數(shù)敏感性分析56-57
• 5.3.4 典型案例的不確定參數(shù)的ANOVA分析57-58
• 5.4 大規(guī)模案例的算法性能分析58-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第6章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 全文總結(jié)61-62
• 6.2 工作展望62-63
• 致謝63-64
• 參考文獻64-69
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文69-70
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目70-71
• 附錄3 常見的離散型概率分布71-72
• 附錄4 常見的連續(xù)型概率分布72-74
• 附錄5 部分案例數(shù)據(jù)表74-76
• 附錄6 算法部分程序代碼摘錄76-78

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