本文關(guān)鍵詞：柔性車間調(diào)度問題中的智能優(yōu)化算法研究

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【摘要】：車間調(diào)度問題是典型的組合優(yōu)化問題,目的是通過合理安排各種生產(chǎn)資源以滿足生產(chǎn)的某些性能指標(biāo),它是制造型企業(yè)生存和提高市場競爭力的核心因素。與傳統(tǒng)車間調(diào)度不同的是,柔性車間調(diào)度增加了加工機(jī)器柔性的特性,使其更貼近現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)模式,因而對它的研究更具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文以一種新型的群智能算法—蝙蝠算法作為優(yōu)化算法,分別針對柔性車間調(diào)度中的單目標(biāo)和多目標(biāo)兩類問題模型展開討論,本文的主要工作有:首先,對柔性車間調(diào)度問題進(jìn)行了系統(tǒng)性的闡述,包括問題的概念、分類、特點(diǎn)和性能指標(biāo)等;其次,對蝙蝠算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析,包括蝙蝠的行為、回聲定位的聲學(xué)原理、算法中的假設(shè)、變量更新規(guī)則、算法流程和二進(jìn)制版本蝙蝠算法等;然后研究了蝙蝠算法及其改進(jìn)方法在柔性車間調(diào)度中的應(yīng)用;最后給出了主要結(jié)果和展望。工作的具體細(xì)節(jié)概述如下:(1)采用基本蝙蝠算法對單目標(biāo)柔性流水車間調(diào)度問題進(jìn)行了求解,為了使蝙蝠算法能夠求解離散型組合優(yōu)化問題,根據(jù)基本蝙蝠算法的思想,提出了一種離散型蝙蝠算法。首先,構(gòu)建了其數(shù)學(xué)模型;其次,在深入研究蝙蝠算法和FFSP調(diào)度問題的特點(diǎn)基礎(chǔ)上,給出了基于工序和工件優(yōu)先級的雙層編碼策略;然后,為了表達(dá)出工件、工序、機(jī)器、加工時(shí)間和加工狀態(tài)等信息,定義了工件與工序關(guān)聯(lián)矩陣、工件工序加工矩陣、臨時(shí)資源池矩陣和資源狀態(tài)矩陣,且算法重新定義了位置與速度的操作算子來實(shí)現(xiàn)蝙蝠個體在搜索空間中的移動;最后,對三組實(shí)際生產(chǎn)車間調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法具有較高的求解精度,是一種有效的優(yōu)化算法,從而為解決這類問題提供了新的途徑和方法。(2)針對蝙蝠算法在求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題上存在的求解精度不高、局部探索能力不強(qiáng)等缺點(diǎn),進(jìn)一步研究蝙蝠算法在柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中的應(yīng)用,提出一種改進(jìn)蝙蝠算法來優(yōu)化柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。首先,為了增強(qiáng)種群鄰域搜索能力和跳出局部最優(yōu)解能力,定義了插入、翻轉(zhuǎn)、交叉和變異這四個操作;其次,為了克服基本蝙蝠算法的固定參數(shù)不足的缺點(diǎn),重新調(diào)整慣性權(quán)重的值,為了使種群合理地控制全局搜索能力和局部探索能力,采用呈指數(shù)遞減的慣性權(quán)重策略;最后,通過具體實(shí)際生產(chǎn)車間調(diào)度數(shù)據(jù)驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性和優(yōu)越性。(3)針對多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,提出一種混合離散蝙蝠算法來求解。首先,考慮了最大完工時(shí)間、加工成本和加工質(zhì)量等目標(biāo),建立了多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題模型;其次,根據(jù)加工時(shí)間、加工成本、加工質(zhì)量和機(jī)器信息,提出一種基于工序排序和機(jī)器選擇的編碼策略,該編碼方式既給出各個工件工序間的先后順序關(guān)系,還給出了工件的每道工序選擇所要加工的機(jī)器;然后,為了提高蝙蝠算法的初始種群質(zhì)量,在通過分析初始選擇的機(jī)器與每道工序調(diào)度完工時(shí)間兩者關(guān)系的基礎(chǔ)上,提出一種優(yōu)先指派規(guī)則策略來完成種群初始化,同時(shí)采用位置變異策略來使得算法在較短的時(shí)間內(nèi)盡可能多地搜索到最優(yōu)位置;最后,通過實(shí)驗(yàn)對比和分析,驗(yàn)證了該算法的可行性、有效性和優(yōu)越性。(4)在柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中,針對存在多個工件在機(jī)器上并行加工的情況,首次提出時(shí)鐘算法來計(jì)算問題的目標(biāo)值。
【關(guān)鍵詞】：柔性流水車間調(diào)度 柔性作業(yè)車間調(diào)度 蝙蝠算法 優(yōu)化算法 時(shí)鐘算法 多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TB497
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文主要工作12
• 1.4 本文章節(jié)安排12-14
• 第二章 基本理論知識介紹與分析14-28
• 2.1 車間調(diào)度問題14-16
• 2.1.1 車間調(diào)度問題的描述14
• 2.1.2 車間調(diào)度問題的分類及特點(diǎn)14-15
• 2.1.3 車間調(diào)度問題的發(fā)展趨勢15-16
• 2.2 柔性車間調(diào)度問題16-19
• 2.2.1 符號定義16
• 2.2.2 FFSP描述16-17
• 2.2.3 FJSP描述17-18
• 2.2.4 常用的性能指標(biāo)18-19
• 2.3 蝙蝠算法19-26
• 2.3.1 蝙蝠算法概述19
• 2.3.2 蝙蝠算法生物學(xué)原理19-20
• 2.3.3 基本蝙蝠算法20-23
• 2.3.4 二進(jìn)制蝙蝠算法23-26
• 2.3.5 蝙蝠算法研究進(jìn)展26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于離散蝙蝠算法的單目標(biāo)柔性流水車間調(diào)度研究28-40
• 3.1 問題描述及優(yōu)化性能指標(biāo)28
• 3.2 算法設(shè)計(jì)28-34
• 3.2.1 編碼策略28-30
• 3.2.2 種群初始化30
• 3.2.3 沖突檢測及調(diào)度規(guī)則30-31
• 3.2.4 位置更新31-34
• 3.2.5 算法流程34
• 3.3 實(shí)例仿真和算法比較34-39
• 3.3.1 實(shí)例測試35-38
• 3.3.2 算法比較38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于改進(jìn)蝙蝠算法的單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度研究40-50
• 4.1 問題描述及性能指標(biāo)40
• 4.2 改進(jìn)蝙蝠算法40-43
• 4.2.1 編碼和解碼策略40
• 4.2.2 種群初始化40-42
• 4.2.3 位置更新42-43
• 4.2.4 慣性權(quán)重的調(diào)整43
• 4.2.5 算法流程圖43
• 4.3 實(shí)例仿真與算法比較43-49
• 4.3.1 實(shí)例測試43-48
• 4.3.2 算法比較48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于混合離散蝙蝠算法的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度研究50-61
• 5.1 多目標(biāo)優(yōu)化理論50
• 5.2 多目標(biāo)FJSP描述及數(shù)學(xué)建模50-51
• 5.3 算法設(shè)計(jì)51-55
• 5.3.1 編碼和解碼策略52
• 5.3.2 優(yōu)先指派規(guī)則策略52-53
• 5.3.3 時(shí)鐘算法53-55
• 5.3.4 算法流程55
• 5.4 實(shí)例仿真和算法比較55-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第六章 主要結(jié)論與展望61-63
• 6.1 主要結(jié)論61-62
• 6.2 展望62-63
• 致謝63-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 附錄: 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文69

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6 崔U，

本文編號：608015