本文關(guān)鍵詞：蟻群優(yōu)化算法在平行機(jī)批調(diào)度問題中的應(yīng)用與研究

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【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度問題是一類組合優(yōu)化問題,應(yīng)用背景十分廣泛,其研究成果已經(jīng)較為豐富,并且已被應(yīng)用到許多現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)實(shí)踐中。與經(jīng)典調(diào)度問題不同的是,在批處理機(jī)調(diào)度問題中,多個(gè)工件可以同時(shí)在一臺(tái)機(jī)器上加工,只有滿足容量約束的工件才能在該機(jī)器上加工。所以批調(diào)度問題更加接近實(shí)際,對(duì)批處理機(jī)調(diào)度問題的深入探索和研究具有十分重要的意義。首先,本文簡(jiǎn)單介紹了生產(chǎn)調(diào)度問題的產(chǎn)生背景、與調(diào)度問題有關(guān)的概念并簡(jiǎn)單介紹了調(diào)度問題的分類：然后簡(jiǎn)單介紹了批處理機(jī)調(diào)度問題、差異工件尺寸的批處理機(jī)調(diào)度問題及動(dòng)態(tài)環(huán)境下差異工件尺寸的批處理機(jī)調(diào)度問題以及這幾類問題的研究現(xiàn)狀。第二,本文簡(jiǎn)單介紹了當(dāng)前用于求解批處理機(jī)調(diào)度問題的兩種主流方法,即確定性方法和近似性方法,然后對(duì)這兩種主流方法的特點(diǎn)做了簡(jiǎn)要的分析并且簡(jiǎn)單介紹了這兩種主流方法的代表性算法及其大致框架。第三,在容量差異的平行批處理機(jī)環(huán)境下,針對(duì)工件帶有差異尺寸以及機(jī)器適用限制的最小化制造跨度的批調(diào)度問題,提出一種有效的蟻群優(yōu)化(ACO1)算法。首先給出了問題假設(shè)并且分析了問題的復(fù)雜性。為了衡量算法的性能,給出問題的一個(gè)有效下界。然后提出基于MultiFit規(guī)則的啟發(fā)式算法以及基于ACO1的元啟發(fā)式算法分別對(duì)問題進(jìn)行求解。在基于ACO1的算法中,根據(jù)解的浪費(fèi)空間與問題目標(biāo)的相關(guān)性分析,基于浪費(fèi)空間定義啟發(fā)式信息來指導(dǎo)螞蟻的行為。同時(shí),采用候選集策略來構(gòu)建解,以減小搜索空間。此外引入一種局部?jī)?yōu)化方法對(duì)螞蟻所構(gòu)建的解進(jìn)行優(yōu)化,以進(jìn)一步提高解的質(zhì)量。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)比較所提算法與其他已有算法的性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提的ACO1算法優(yōu)于其他算法。第四,在容量不同的平行批處理機(jī)環(huán)境下,針對(duì)工件動(dòng)態(tài)到達(dá)且差異工件尺寸以及機(jī)器適用限制的最小化制造跨度的批處理機(jī)調(diào)度問題,提出一種有效的蟻群優(yōu)化(AC02)算法。除了在靜態(tài)批調(diào)度問題中使用的策略之外,在構(gòu)建的過程中采用ERT規(guī)則對(duì)機(jī)器集合中每臺(tái)機(jī)器上已有的批序列排序,從而減少工件到達(dá)時(shí)間對(duì)解的影響。此外引入一種局部?jī)?yōu)化策略對(duì)螞蟻所構(gòu)建的解進(jìn)行優(yōu)化,以進(jìn)一步提高解的質(zhì)量。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)比較所提算法與其他已有算法的性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提的AC02算法優(yōu)于其他算法。最后,總結(jié)了本文所研究的批調(diào)度問題以及所提出的解決方法,然后對(duì)本文所研究的批調(diào)度問題在未來的更進(jìn)一步的方向做了展望。
【關(guān)鍵詞】：平行批處理機(jī) 差異尺寸工件 動(dòng)態(tài)到達(dá) 不同機(jī)器容量 機(jī)器適應(yīng)限制 蟻群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 引言9-15
• 1.1 調(diào)度問題概述9-11
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 問題描述及問題分類9-11
• 1.2 批調(diào)度問題11-13
• 1.2.1 差異工件尺寸批調(diào)度問題12-13
• 1.2.2 動(dòng)態(tài)環(huán)境下差異工件尺寸的批調(diào)度問題13
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-15
• 1.3.1 論文研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第二章 批調(diào)度問題的研究方法15-21
• 2.1 確定性算法15-16
• 2.2 啟發(fā)式算法16-17
• 2.3 元啟發(fā)式算法17-21
• 第三章 差異容量下差異工件尺寸的平行機(jī)批調(diào)度算法研究21-36
• 3.1 差異容量平行機(jī)批調(diào)度算法研究21-23
• 3.1.1 問題假設(shè)21-22
• 3.1.2 問題下界22-23
• 3.2 基于MultiFit的啟發(fā)式23-24
• 3.3 基于ACO1的元啟發(fā)式算法24-28
• 3.3.1 編碼機(jī)制24
• 3.3.2 信息素定義和更新24-25
• 3.3.3 啟發(fā)式信息和候選列表25-27
• 3.3.4 解的構(gòu)建和局部?jī)?yōu)化策略27-28
• 3.3.5 算法ACO1過程28
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析28-35
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置28-29
• 3.4.2 ACO1算法參數(shù)設(shè)置29-30
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析30-35
• 3.5 本章小節(jié)35-36
• 第四章 動(dòng)態(tài)環(huán)境下差異容量平行機(jī)批調(diào)度算法研究36-52
• 4.1 動(dòng)態(tài)環(huán)境下平行機(jī)批調(diào)度算法研究36-38
• 4.1.1 問題假設(shè)36-37
• 4.1.2 問題下界37-38
• 4.2 啟發(fā)式算法38-39
• 4.3 基于ACO2的元啟發(fā)式算法39-44
• 4.3.1 編碼機(jī)制39
• 4.3.2 信息素定義和更新39-40
• 4.3.3 啟發(fā)式信息和候選列表40-42
• 4.3.4 解的構(gòu)建和局部?jī)?yōu)化策略42-43
• 4.3.5 算法ACO2過程43-44
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)44-50
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置44-45
• 4.4.2 蟻群算法參數(shù)設(shè)置45-46
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-50
• 4.5 本章小結(jié)50-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 總結(jié)52-53
• 5.2 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 致謝59-60
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄60

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