生產(chǎn)制造系統(tǒng)作為一類人造的復(fù)雜系統(tǒng),具有非線性、不確定性、多目標(biāo)性、多約束性、強(qiáng)約束性、NP難、多局部最優(yōu)性等特點(diǎn)。生產(chǎn)過(guò)程的調(diào)度問(wèn)題是工業(yè)等制造系統(tǒng)一個(gè)重要的研究領(lǐng)域,也是理論研究中一個(gè)非常復(fù)雜、困難的問(wèn)題之一。智能優(yōu)化算法在求解復(fù)雜的生產(chǎn)車間調(diào)度問(wèn)題方面,已經(jīng)有了較長(zhǎng)時(shí)間的研究歷史,其在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已經(jīng)成為一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。分布估計(jì)算法是進(jìn)化算法這一領(lǐng)域中新興的算法種類。不同其他進(jìn)化算法依據(jù)舊解生成新解的機(jī)制,分布估計(jì)算法依據(jù)分布概率模型對(duì)解信息的描述,能夠有效地求解復(fù)雜的流水車間調(diào)度問(wèn)題優(yōu)化問(wèn)題。本文將分布估計(jì)算法應(yīng)用于求解三類新興的復(fù)雜流水車間調(diào)度問(wèn)題。主要的研究工作如下:（1）針對(duì)帶有設(shè)置時(shí)間和到達(dá)時(shí)間的分布式零等待流水線調(diào)度問(wèn)題（the distributed No-wait flow shop with Sequence Dependent Setup Times and Arrival times,DNPFSP with SDSTs and RDs,DNFSSP）,提出一種自適應(yīng)的分布估計(jì)算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解,優(yōu)化的目標(biāo)為最小化其最大化完成時(shí)間（makespan）。... 

【文章來(lái)源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 置換流水車間調(diào)度問(wèn)題描述
    1.3 帶有設(shè)置時(shí)間和到達(dá)時(shí)間的分布式零等待流水車間調(diào)度問(wèn)題描述
        1.3.1 帶有設(shè)置時(shí)間的分布式零等待流水車間調(diào)度問(wèn)題描述
        1.3.2 帶有到達(dá)時(shí)間和設(shè)置時(shí)間的分布式流水車間調(diào)度問(wèn)題研究現(xiàn)狀
    1.4 帶有裝配線的分布式置換流水車間調(diào)度問(wèn)題
        1.4.1 帶有裝配線的分布式置換流水車間調(diào)度問(wèn)題描述
        1.4.2 帶有裝配線的分布式置換流水車間調(diào)度問(wèn)題研究現(xiàn)狀
    1.5 帶有裝配的分布式異構(gòu)流水車間調(diào)度問(wèn)題
        1.5.1 帶有裝配的分布式異構(gòu)流水車間調(diào)度問(wèn)題描述
        1.5.2 帶有裝配的分布式異構(gòu)流水車間調(diào)度問(wèn)題研究現(xiàn)狀
    1.6 分布估計(jì)算法
    1.7 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 求解帶有設(shè)置時(shí)間和釋放時(shí)間的分布式零等待流水車間調(diào)度問(wèn)題的分布估計(jì)算法
    2.1 引言
    2.2 以最小化最大完成時(shí)間為目標(biāo)的帶有設(shè)置時(shí)間和釋放時(shí)間的分布式零等待流水車間調(diào)度問(wèn)題描述
        2.2.1 帶有序相關(guān)設(shè)置時(shí)間的零等待分布式流水線問(wèn)題描述
        2.2.2 帶有序相關(guān)設(shè)置時(shí)間和到達(dá)時(shí)間的零等待分布式流水線問(wèn)題描述
        2.2.3 帶有序相關(guān)設(shè)置時(shí)間和到達(dá)時(shí)間的零等待分布式流水線問(wèn)題數(shù)學(xué)描述
    2.3 分布式估計(jì)算法（EDA）
        2.3.1 解的表示
        2.3.2 概率分布模型初始化策略
        2.3.3 概率分布模型更新機(jī)制
        2.3.4 基于DNFSSP的局部搜索
        2.3.5 自適應(yīng)分布估計(jì)算法步驟
    2.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    2.5 小結(jié)
第三章 求解帶裝配的分布式置換流水車間調(diào)度問(wèn)題的分布估計(jì)算法
    3.1 引言
    3.2 以最小化makespan為目標(biāo)的DAFSSP的問(wèn)題描述
    3.3 改進(jìn)版的分布式估計(jì)算法（MEDA）
        3.3.1 解的表示
        3.3.2 概率模型初始化
        3.3.3 概率模型的采樣
        3.3.4 局部搜索
        3.3.5 概率模型更新
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    3.6 小結(jié)
第四章 求解分布式異構(gòu)流水車間調(diào)度問(wèn)題的改良分布估計(jì)算法
    4.1 引言
    4.2 以最小化makespan為目標(biāo)的DHAFSSP的問(wèn)題描述
    4.3 改進(jìn)的分布式估計(jì)算法（AEDA）
        4.3.1 解的表示
        4.3.2 概率模型初始化
        4.3.3 概率模型的采樣
        4.3.4 局部搜索
        4.3.5 概率模型更新
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    4.6 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A：攻讀碩士學(xué)位期間研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]分布式車間調(diào)度優(yōu)化算法研究綜述[J]. 王凌,鄧瑾,王圣堯.  控制與決策. 2016(01)
[2]遺傳-分布估計(jì)算法求解化工生產(chǎn)中一類帶多工序的異構(gòu)并行機(jī)調(diào)度問(wèn)題[J]. 李作成,錢斌,胡蓉,羅蓉娟,張桂蓮.  化工學(xué)報(bào). 2014(03)
[3]求解一類異構(gòu)并行機(jī)調(diào)度問(wèn)題的分布估計(jì)算法[J]. 李作成,錢斌,胡蓉,向鳳紅,車國(guó)霖.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2013(09)
[4]分布估計(jì)算法綜述[J]. 周樹(shù)德,孫增圻.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2007(02)



本文編號(hào)：2976464