随机柔性制造系统建模与优化研究

发布时间：2017-11-12 12:10

  本文关键词：随机柔性制造系统建模与优化研究

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【摘要】：柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,简称FMS)具有资源非唯一性特点,即操作可以由一组可用机器集合中的任一机器完成,由于减少了机器的约束,使其性能提高的同时复杂度提高。在当今的竞争之下,如何利用计算机技术来实现不确定环境生产调度问题的优化,成为现在面临的重要问题。本文首先针对三种经典进化算法及两种混合进化算法在确定环境下进行不同数据规模的实验,我们发现随着数据规模的增大,混合进化算法能够得到较好解的概率更大,由于我们每个数据规模下的实验均进行30次取其平均值,因为我们有理由相信分组机制及自适应机制是提高最优解的关键因素。在受到了实验结果的启发,首先根据实验数据将粒子群算法选作基础算法,在其基础上运用了基于集合分组机制以及参数自适应调整机制,在算法的开始就给定一个可用分组数目集合,从中选择一个进行分组并在经过一轮迭代之后对适应值进行计算,如果将整体种群向好的方向引领,则我们在下一次世代中保留该分组；否则,当第一次发现适应值没有变好甚至变差的时候我们就摒弃该分组,从给定的分组数目集合中随机选择一个分组继续进行实验。同时针对粒子群算法中的惯性权重参数采取自适应的方式,使其在实验过程中根据实验结果自适应调整以保证得到更好解。这样我们就非常巧妙的将原本关联性及相互制约性的柔性作业车间调度的操作进行的分组,对其最优解进行了优化并提高了其效率。最终通过实验验证,本文所提出的带有基于集合分组机制及自适应机制的进化算法能够在原有算法的基础上得到更好的最优解,提高算法鲁棒性。同时本论文还有很客观的前景,即将通过该分组方法进行分组的各个子种群分别分布式环境下的不同及其上并行处理,这样不仅仅优化了最优解,更提高了效率缩短了时间。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB497

【共引文献】

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本文编号：1175838