本文關(guān)鍵詞：基于衰老機制的群智能算法及其在跨單元調(diào)度問題中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當前單元制造系統(tǒng)內(nèi)存在工件在單元間轉(zhuǎn)移的情況,由此帶來跨單元調(diào)度問題。由于零件需要頻繁地跨單元轉(zhuǎn)移,而小車的運輸能力有限,如何協(xié)調(diào)生產(chǎn)和運輸成為制約此類問題的關(guān)鍵。因此,本文考慮了運輸能力受限的跨單元調(diào)度問題,基于相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀的調(diào)研,分析了運輸能力受限的跨單元調(diào)度問題的復雜性和重要性。同時,群智能算法因其靈活性、健壯性等特點,近年來已經(jīng)受到研究人員的普遍關(guān)注;深入調(diào)研發(fā)現(xiàn),人工蜂群算法作為群智能算法的重要一員,在解決車間調(diào)度問題上,已經(jīng)發(fā)揮了重要作用。因此本文擬采用人工蜂群算法解決運輸能力受限的跨單元調(diào)度問題。首先,通過問題假設(shè)、符號定義、目標函數(shù)和約束條件,詳細描述了運輸受限的跨單元調(diào)度問題,并針對問題特點建立了數(shù)學模型。其次,針對運輸能力受限的跨單元調(diào)度問題,提出了一種基于衰老機制的人工蜂群算法。該算法采用人工蜂群算法的框架,將進化過程分為雇傭蜂、觀察蜂和偵查蜂三個階段:在雇傭蜂階段,對當前食物源進行鄰域搜索;在觀察蜂階段,對雇傭蜂分享的食物源信息使用二元錦標賽選擇算法選擇其中一個食物源作為搜索目標,并采用基于精英群體的衰老機制,引導群體的搜索方向,避免算法陷入局部最優(yōu);在偵查蜂階段,隨機搜索新的食物源。此外,在生成調(diào)度解過程中,根據(jù)工件的運輸代價創(chuàng)建每個候選目的單元的局部組批,同時在考慮小車容量的前提下采用一種啟發(fā)式方法決策運輸路徑,創(chuàng)建組批。最后,針對本文提出的基于衰老機制的人工蜂群算法,進行參數(shù)實驗以及多組對比實驗。對比實驗表明,相比經(jīng)典的人工蜂群算法,本文提出的算法在優(yōu)化性能、收斂速度以及穩(wěn)定性方面均得到明顯改善;另一方面,與其它跨單元調(diào)度方法的比較結(jié)果,也充分驗證了算法在尋優(yōu)能力上的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：群智能 跨單元調(diào)度 運輸能力受限
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-21
• 1.1 研究目的和意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-19
• 1.2.1 群智能算法研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.2 跨單元調(diào)度問題研究現(xiàn)狀15-19
• 1.3 課題來源與研究內(nèi)容19
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)19-20
• 1.5 本章小結(jié)20-21
• 第2章 數(shù)學模型21-26
• 2.1 問題假設(shè)21-22
• 2.2 符號定義22-23
• 2.3 目標函數(shù)23
• 2.4 約束條件23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于衰老機制的人工蜂群算法26-37
• 3.1 蜂群智能26-27
• 3.2 算法框架27-29
• 3.3 解的表示29-30
• 3.4 基于精英群體的衰老機制30-33
• 3.4.1 挑戰(zhàn)者的生成31-32
• 3.4.2 領(lǐng)導力機制32
• 3.4.3 衰老機制32-33
• 3.4.4 搜索方向33
• 3.5 運輸策略33-36
• 3.5.1 工件局部組批34
• 3.5.2 目的單元排序34-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第4章 仿真實驗與分析37-54
• 4.1 實驗設(shè)計37-38
• 4.2 參數(shù)設(shè)置38-39
• 4.3 對比實驗與分析39-53
• 4.3.1 與經(jīng)典人工蜂群算法比較39-43
• 4.3.2 基于精英群體的衰老機制性能分析43-47
• 4.3.3 運輸策略性能分析47
• 4.3.4 與其他跨單元調(diào)度方法比較47-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 總結(jié)54-55
• 5.2 工作展望55-56
• 參考文獻56-61
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文與研究成果清單61-62
• 致謝62

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