基于生物地理学优化算法的柔性作业车间调度研究

发布时间：2017-11-01 00:05

  本文关键词：基于生物地理学优化算法的柔性作业车间调度研究

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【摘要】：个性化与及时性的客户需求使得制造企业从少品种、大批量走向多品种、小批量、柔性化的生产方式。传统作业车间调度的研究成果,已经不能有效地解决新的制造模式下所衍生出的问题。柔性作业车间调度作为经典作业车间调度问题的一种扩展,增加了调度的灵活性,更加符合实际生产情况。因此,对柔性作业车间调度问题进行研究具有重要的理论意义与实际应用价值。本文首先根据对柔性作业车间调度问题的描述,分析其需要满足的约束条件以及目标函数,建立符合问题特征的数学模型。然后研究近几年提出的新型群体智能算法一一生物地理学优化算法,分析该算法的迁移和变异两个基本操作,并从迁移率和变异率两个方面入手对算法进行改进。针对柔性作业车间调度问题的特征,本文提出了一种基于改进生物地理学优化算法的求解方案。该方案采用基于工序和基于机器相结合的编码机制,在初始种群中引入启发式算法生成的优良个体,并在标准生物地理学算法基础上对迁移和变异操作进行了改进,采用符合该调度问题的迁移率模型和自适应变异机制,克服了传统算法易于早熟或收敛慢的缺点。最后通过实例仿真,结果表明本文所提出的算法具有更好的搜索能力和鲁棒性,能有效地求解柔性作业车间调度问题。
【关键词】：柔性作业车间调度 生物地理学优化算法 启发式规则 自适应
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TB497
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-21
• 1.1 课题研究背景与意义14-15
• 1.2 车间调度问题研究现状15-19
• 1.2.1 建模研究现状15-16
• 1.2.2 求解算法研究现状16-18
• 1.2.3 进一步研究方向18-19
• 1.3 主要研究内容及组织结构19-21
• 1.3.1 研究内容19-20
• 1.3.2 结构安排20-21
• 第二章 柔性作业车间调度问题21-30
• 2.1 车间调度问题概述21-24
• 2.2 柔性作业车间调度问题24-29
• 2.2.1 FJSP描述24-26
• 2.2.2 FJSP目标函数26-27
• 2.2.3 FJSP数学模型27-28
• 2.2.4 FJSP研究方法28-29
• 2.3 本章小结29-30
• 第三章 生物地理学优化算法及改进30-41
• 3.1 基本原理30-31
• 3.2 与其他算法之间的比较31
• 3.3 基本操作31-34
• 3.3.1 迁移31-32
• 3.3.2 变异32-34
• 3.4 算法流程34-35
• 3.5 算法改进35-39
• 3.6 算法应用39-40
• 3.7 本章小结40-41
• 第四章 改进生物地理学优化算法解决柔性作业车间调度41-53
• 4.1 编码和解码41-42
• 4.1.1 编码41-42
• 4.1.2 解码42
• 4.2 初始解42-43
• 4.3 栖息地适应指数43
• 4.4 迁移43-45
• 4.4.1 确定迁移率43-44
• 4.4.2 迁移策略44
• 4.4.3 迁移操作44-45
• 4.5 变异45-47
• 4.5.1 确定变异率46
• 4.5.2 变异策略46
• 4.5.3 变异操作46-47
• 4.6 算法流程47-48
• 4.7 仿真实验48-51
• 4.8 本章小结51-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 本文的研究工作53-54
• 5.2 展望54-55
• 参考文献55-60
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况60

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本文编号：1124343