本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)量子粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度研究

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【摘要】：柔性作業(yè)車間調(diào)度(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)是一種復(fù)雜的調(diào)度問題,其相對(duì)于作業(yè)車間調(diào)度(Job Shop Scheduling Problem,JSP)更貼近于生產(chǎn)實(shí)際,具有很高的計(jì)算難度,很多算法對(duì)該類調(diào)度問題優(yōu)化時(shí)容易陷入局部最優(yōu),因此如何通過對(duì)算法的優(yōu)化改進(jìn)來有效地求解這種復(fù)雜的調(diào)度問題,得到優(yōu)良的調(diào)度解受到越來越多的研究者們關(guān)注。在本文中,主要利用對(duì)量子粒子群(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的優(yōu)化改進(jìn)來研究柔性作業(yè)車間中單目標(biāo)和多目標(biāo)的調(diào)度優(yōu)化問題,并與工業(yè)生產(chǎn)中模具車間的調(diào)度緊密聯(lián)系,具體的工作與創(chuàng)新之處如下:(1)針對(duì)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,本文不僅僅列出了理想的FJSP模型加以說明,同時(shí)依據(jù)模具加工車間的實(shí)際生產(chǎn)狀況,列舉總結(jié)出車間配置、生產(chǎn)流程、各工序?qū)?yīng)各臺(tái)機(jī)器的生產(chǎn)加工時(shí)間表以及在工業(yè)生產(chǎn)中常常出現(xiàn)的限制約束條件,和對(duì)調(diào)度方案多方面的評(píng)價(jià)目標(biāo)。(2)提出了基于反向?qū)W習(xí)(Opposition-based learning,OBL)和邊界變異(bounded mutation)的QPSO來求解單目標(biāo)的FJSP問題。針對(duì)常常陷入早熟的問題,在QPSO的基礎(chǔ)上首先加入反向?qū)W習(xí)策略,對(duì)當(dāng)前解和反向解進(jìn)行搜索,增加算法種群的多樣性;再通過邊界變異策略避免算法陷入邊界的最優(yōu)解。利用該改進(jìn)算法對(duì)連續(xù)型標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行測試,同時(shí)對(duì)單目標(biāo)FJSP的常見算例以及某車間的柔性調(diào)度問題進(jìn)行仿真求解。(3)提出了混合蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)的QPSO來求解多目標(biāo)的FJSP問題。考慮將蝙蝠算法中發(fā)聲速度的變化方式用來改變QPSO算法中的收縮擴(kuò)張因子,同時(shí)利用蝙蝠算法中的隨機(jī)游走策略來避免算法早熟,有效地跳出局部最優(yōu),得到全局最優(yōu)解。利用該混合算法對(duì)連續(xù)型標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行求解,并針對(duì)模具車間FJSP的最大完工時(shí)間,機(jī)器總負(fù)載和最大機(jī)器負(fù)載三個(gè)目標(biāo)進(jìn)行仿真求解。(4)研究了模具車間能耗優(yōu)化調(diào)度問題。隨著企業(yè)對(duì)車間能耗問題的重視,對(duì)能耗問題的優(yōu)化不僅僅提高了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益,還對(duì)環(huán)境保護(hù)有著巨大的意義。本文以模具加工車間各臺(tái)機(jī)器的加工能耗為依據(jù),利用混合量子粒子群算法以最大完工時(shí)間和能源消耗為評(píng)價(jià)目標(biāo)求解該模具車間調(diào)度優(yōu)化問題。通過多個(gè)仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)比驗(yàn)證了改進(jìn)的QPSO算法在求解連續(xù)型測試函數(shù)和柔性作業(yè)車間調(diào)度問題上的有效性和優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：反向?qū)W習(xí) 邊界變異 量子粒子群算法 蝙蝠算法 柔性作業(yè)車間調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TB497
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-16
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究概況8-13
• 1.2.1 車間調(diào)度問題的分類與特點(diǎn)8-9
• 1.2.2 車間調(diào)度問題的研究方法9-11
• 1.2.3 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.4 研究中存在的問題12-13
• 1.3 量子粒子群算法研究概況13-14
• 1.3.1 量子粒子群算法的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 量子粒子群算法求解調(diào)度問題概況14
• 1.4 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題建模16-24
• 2.1 引言16-17
• 2.2 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題數(shù)學(xué)建模17-21
• 2.2.1 問題描述17
• 2.2.2 數(shù)學(xué)模型17-18
• 2.2.3 約束條件18-19
• 2.2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)19-20
• 2.2.5 常見柔性作業(yè)車間調(diào)度模型20-21
• 2.3 實(shí)際模具車間柔性調(diào)度問題21-23
• 2.3.1 模具車間生產(chǎn)流程簡介21-22
• 2.3.2 模具車間實(shí)際約束條件22-23
• 2.3.3 實(shí)際生產(chǎn)性能指標(biāo)23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 改進(jìn)量子粒子群算法求解單目標(biāo)FJSP24-39
• 3.1 量子粒子群優(yōu)化算法24-27
• 3.1.1 基本粒子群優(yōu)化算法24-26
• 3.1.2 量子粒子群優(yōu)化算法26-27
• 3.2 改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化算法27-30
• 3.2.1 反向?qū)W習(xí)策略27-28
• 3.2.2 邊界變異策略28
• 3.2.3 OBL-QPSOB算法28-30
• 3.3 OBL-QPSOB算法求解單目標(biāo)FJSP問題30-32
• 3.3.1 基于工序和機(jī)器的雙層粒子編碼方式30
• 3.3.2 位置更新及整數(shù)修正30-31
• 3.3.3 OBL-QPSOB算法求解單目標(biāo)FJSP流程31-32
• 3.4 仿真結(jié)果與分析32-38
• 3.4.1 標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)仿真測試32-34
• 3.4.2 單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度算例仿真測試34-35
• 3.4.3 某加工車間單目標(biāo)調(diào)度問題仿真分析35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 混合量子粒子群算法求解模具車間多目標(biāo)FJSP39-53
• 4.1 蝙蝠算法39-41
• 4.1.1 基本原理39-40
• 4.1.2 全局搜索40
• 4.1.3 局部更新40-41
• 4.2 混合量子粒子群優(yōu)化算法41-42
• 4.2.1 混合隨機(jī)游走策略41
• 4.2.2 收縮擴(kuò)張系數(shù)變化策略41
• 4.2.3 BAT-QPSO算法41-42
• 4.3 BAT-QPSO算法求解多目標(biāo)FJSP問題42-44
• 4.3.1 多目標(biāo)問題優(yōu)化方法42-43
• 4.3.2 BAT-QPSO算法求解多目標(biāo)FJSP流程43-44
• 4.4 仿真結(jié)果與分析44-49
• 4.4.1 標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)仿真測試44-46
• 4.4.2 模具車間多目標(biāo)柔性調(diào)度問題仿真分析46-49
• 4.5 模具車間能耗問題分析49-52
• 4.5.1 車間能耗問題介紹49-51
• 4.5.2 能耗問題仿真實(shí)驗(yàn)51-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 總結(jié)53
• 5.2 展望53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 附錄：作者在�？蒲谐晒�60

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