隨著科技和經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展,車間調(diào)度問題已逐漸成為影響制造企業(yè)生產(chǎn)效益的關鍵因素之一。由于實際生產(chǎn)中各種突發(fā)事件層出不窮,如何進行高效的動態(tài)調(diào)度已成為企業(yè)重點關注的問題。基因表達式編程（Gene Expression Programming,GEP）是一種兼具遺傳算法（GA）與基因規(guī)劃算法（GP）優(yōu)點的新興機器學習算法,能夠從不同領域的問題中提取與其相關的知識,但其在調(diào)度問題中的應用較少。本文基于GEP算法,深入研究了車間動態(tài)調(diào)度方法。首先,對標準GEP算法進行了分析研究,在此基礎上將變鄰域搜索算法嵌入其中,設計了多種鄰域結(jié)構(gòu);提出了一種自適應遺傳算子,以提高算法的性能;并基于改進的GEP算法,提出了車間動態(tài)調(diào)度框架。其次,以工件陸續(xù)隨機到達為動態(tài)事件,對作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題進行了研究。對問題進行了建模與分析,設計了一種針對該問題的編解碼方式;提出了一種基于改進GEP的作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度規(guī)則構(gòu)造方法;通過仿真實驗,與GEP、GP等算法進行比較,驗證了所提方法的有效性。然后,對柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題進行了研究,并考慮了工件準備時間。建立了該問題的數(shù)學模型,利用改進GEP算法進行求解;通過設... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題的來源、目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)狀總結(jié)與問題分析
    1.4 本文的主要工作與結(jié)構(gòu)
2 基于改進GEP的車間動態(tài)調(diào)度框架研究
    2.1 引言
    2.2 基因表達式編程算法簡介
    2.3 基因表達式編程算法的改進
    2.4 基于改進GEP的車間動態(tài)調(diào)度框架
    2.5 本章小結(jié)
3 基于改進GEP的作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度方法研究
    3.1 引言
    3.2 作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題描述與建模
    3.3 改進GEP算法求解作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題
    3.4 實驗及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于改進GEP的柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度方法研究
    4.1 引言
    4.2 柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題描述與建模
    4.3 改進GEP算法求解柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題
    4.4 實驗及結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于改進MOGEP的多目標柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度方法研究
    5.1 引言
    5.2 多目標柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題描述與建模
    5.3 改進MOGEP算法求解多目標柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題
    5.4 實驗及結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3438572