本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)混合人工蜂群算法的能效優(yōu)化調(diào)度研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：制造車間能源利用率低下是困擾制造業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的難題，車間的節(jié)能減排問題一直是近些年的研究熱點(diǎn)。在實(shí)際生產(chǎn)中，減少機(jī)床等設(shè)備的閑置和等待時間，控制機(jī)床的最大功率以及能耗是提高車間設(shè)備利用率，減少有害氣體排放的有效方法之一。通過調(diào)度使各加工工序更加連續(xù)，有效的減少機(jī)床的閑置等待時間，在制造業(yè)中具有廣闊的應(yīng)用前景。 絕大多數(shù)的調(diào)度問題屬于NP-hard問題，近年來群體智能算法在求解調(diào)度問題中顯示出了比較好的效果。本文設(shè)計(jì)了兩種改進(jìn)的多目標(biāo)混合人工蜂群算法來求解能效調(diào)度問題。該算法將人工蜂群算法的全局搜索能力與變鄰域搜索的局部搜索能力相結(jié)合，能有效的改善單一智能算法的搜索效果。本文理論結(jié)合實(shí)踐，將該算法依次應(yīng)用于雙目標(biāo)單機(jī)能效調(diào)度問題與多目標(biāo)的置換流水車間能效調(diào)度問題研究中。 針對雙目標(biāo)單機(jī)能效調(diào)度問題，引入了一種基于變鄰域搜索的局部搜索策略來進(jìn)行跟隨蜂的鄰域搜索，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于Pareto排序的改進(jìn)多目標(biāo)混合人工蜂群算法。針對單機(jī)調(diào)度的具體問題，將機(jī)床停機(jī)狀態(tài)引入改進(jìn)后的調(diào)度模型中，通過與改進(jìn)前的模型結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證了模型的有效性。同時針對多目標(biāo)解集問題，引入了灰色關(guān)聯(lián)分析法，通過對各組解進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，可以方便從眾多可行解中選出最佳解。 置換流水車間中，受工件加工時間與加工順序的約束，車床在加工過程中存在大量的空載時間。傳統(tǒng)加工中機(jī)床總以最大速度運(yùn)行，雖然能減少加工時間但是機(jī)床的有效利用率低下�；谝陨蠁栴}，本文建立了基于能耗的置換流水車間調(diào)度模型，以總完工時間、總能耗以及加工過程中的最大峰值載荷為優(yōu)化目標(biāo)，將機(jī)床的切削參數(shù)引入調(diào)度方案中，并針對此問題設(shè)計(jì)了實(shí)例模型。此外設(shè)計(jì)了變鄰域與模擬退火相結(jié)合的局部搜索策略，改進(jìn)混合人工蜂群算法。通過對具體案例的研究，驗(yàn)證了算法以及模型的可行性。 最后在前面幾章的基礎(chǔ)上，對全文進(jìn)行了總結(jié)，對工作中需要進(jìn)一步深入拓展的方面進(jìn)行了分析與展望，，為后續(xù)的研究人員提供一點(diǎn)參考。
【關(guān)鍵詞】：能量優(yōu)化 多目標(biāo)優(yōu)化 混合人工蜂群算法 灰色關(guān)聯(lián)分析
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP18;TH186
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 課題概述9-10
• 1.2 能效調(diào)度研究背景以現(xiàn)狀10-13
• 1.3 群體智能優(yōu)化與人工蜂群算法13-14
• 1.4 論文研究的主要體系結(jié)構(gòu)14-15
• 2 多目標(biāo)人工蜂群算法15-23
• 2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題及其決策15-17
• 2.2 人工蜂群算法的基本模型17-18
• 2.3 人工蜂群算法的基本步驟18-21
• 2.4 人工蜂群算法的基本特點(diǎn)21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 3 基于多目標(biāo)人工蜂群算法的單機(jī)能效調(diào)度模型23-44
• 3.1 單機(jī)能耗調(diào)度問題模型23-24
• 3.2 基于 Pareto 的改進(jìn) MOHABC24-35
• 3.3 灰色關(guān)聯(lián)分析法選擇最優(yōu) Pareto 解35-37
• 3.4 混合人工蜂群算法求解雙目標(biāo)能耗調(diào)度實(shí)例37-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 4 基于多目標(biāo)人工蜂群算法的置換流水車間能效調(diào)度優(yōu)化44-57
• 4.1 基于能效優(yōu)化的置換流水車間調(diào)度模型44-47
• 4.2 基于三個目標(biāo)的人工蜂群算法47-49
• 4.3 實(shí)物模型描述49-56
• 4.4 結(jié)論56-57
• 5 全文總結(jié)與展望57-59
• 5.1 全文總結(jié)57
• 5.2 工作展望57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文65

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