車間調(diào)度問題廣泛存在于現(xiàn)代制造業(yè)系統(tǒng)中,是提高企業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵支撐技術(shù)。阻塞流水車間調(diào)度問題(Blocking Flow Shop Problem,BFSP)在制造業(yè)系統(tǒng)中是一類非常重要的模型,也是一種典型的NP-Hard問題。隨著問題規(guī)模的擴大,BFSP的求解難度呈現(xiàn)指數(shù)式增長并且傳統(tǒng)的數(shù)學方法已經(jīng)不能有效地求解該問題,甚至無法求出最優(yōu)解。因此,無論是在生產(chǎn)系統(tǒng)的應(yīng)用方面,還是在調(diào)度問題的理論研究方面,如何設(shè)計有效的調(diào)度策略仍然是本領(lǐng)域的研究熱點和難點。引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)是一種受牛頓萬有引力定律啟發(fā)而發(fā)展出的新型智能優(yōu)化算法。引力搜索算法具有易實現(xiàn)、原理簡單等優(yōu)點,已廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實生產(chǎn)中的多個領(lǐng)域。本文在深入研究了GSA的運行機制,分析了算法存在的優(yōu)缺點之后,對算法的框架和特有的更新機制進行了改進,提高了算法的搜索性能,并將其應(yīng)用于解決單目標實值優(yōu)化問題中。然后在深入研究了阻塞流水車間調(diào)度問題的基礎(chǔ)上,結(jié)合GSA的特性,將算法進行改進,并成功應(yīng)用到調(diào)度問題中去。本文的主要研究內(nèi)容和成果如下:(1)通過對GSA算法分析...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
符號注釋表
縮略詞注釋表
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 生產(chǎn)調(diào)度問題的概述
    1.3 阻塞流水車間調(diào)度問題
        1.3.1 問題描述
        1.3.2 數(shù)學模型
        1.3.3 TFT的快速計算方法
        1.3.4 BFSP的最新研究進展
    1.4 本文的主要研究內(nèi)容以及組織安排
第2章 引力搜索算法
    2.1 引言
    2.2 引力搜索算法的概述
    2.3 引力搜索算法的研究現(xiàn)狀
        2.3.1 基于算法運行機制的改進
        2.3.2 與其他演化算法框架的結(jié)合
    2.4 引力搜索算法的應(yīng)用領(lǐng)域
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于自適應(yīng)機制的混合引力搜索算法
    3.1 引言
    3.2 SGSADE算法
        3.2.1 參數(shù)自適應(yīng)策略
        3.2.2 基于萊維飛行的擾動策略
        3.2.3 與自適應(yīng)機制的差分進化算法進行結(jié)合
        3.2.4 參數(shù)更新機制
        3.2.5 SGSADE算法的流程
    3.3 對比實驗與結(jié)果分析
        3.3.1 參數(shù)分析
        3.3.2 實驗結(jié)果與討論
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于離散GSA算法的阻塞流水車間調(diào)度問題
    4.1 引言
    4.2 DGSA算法
        4.2.1 解向量的表示方法
        4.2.2 種群初始化方法
        4.2.3 粒子加速度的計算方法
        4.2.4 粒子速度的計算方法
        4.2.5 粒子位置的計算方法
    4.3 變鄰域操作(VNO)
    4.4 DGSA的參數(shù)設(shè)置
        4.4.1 VPF_NEH(n)的參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 VNO算子的參數(shù)設(shè)置
        4.4.3 DGSA算法的參數(shù)設(shè)置
    4.5 對比實驗及結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 SGSADE及DGSA的理論分析
    5.1 引言
    5.2 SGSADE的收斂性證明
    5.3 DGSA的時間復(fù)雜度分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
附錄A 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文
附錄B 攻讀碩士學位期間參與的科研項目



本文編號：3740895