基于改进遗传算法的流水车间调度研究

发布时间：2017-04-13 00:05

  本文关键词：基于改进遗传算法的流水车间调度研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着现代制造业快速的发展,制造水平越来越高,对生产计划和车间生产调度的要求也越来越高。很早以前,车间内的生产调度安排主要依靠工作人员们的经验,没有一套系统的理论存在,甚至现在国内的很多制造企业依旧沿用以生产经验为主导的车间生产调度方式。随着很多学者研究地不断深入,智能计算方法更多的应用到生产调度当中,比如,遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等等。生产车间的调度大致分为两类,一类是流水车间的调度,另一类是作业车间的调度。在很多情况下作业车间的调度也可以转化为流水车间的调度模型,所以本文选取流水车间为研究对象,将遗传算法应用到流水车间的调度当中。标准的遗传算法具有隐形的并行性,能够很快得到全局最优解,但是在实践的过程中,逐渐发现了标准遗传算法存在的问题,例如存在收敛过快、局部最优解的现象。本文主要针对标准遗传算法所存在的问题进行改进,提出了一种在编码、交叉、变异等几个过程中进行改进的遗传算法,最后用MATLAB编程实现,得出改进后得遗传算法确实优于标准遗传算法。
【关键词】：遗传算法 流水车间 生产调度
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TB497
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 引言7-11
• 1.1 选题的目的与意义7-8
• 1.2 国内外研究现状和发展趋势8-10
• 1.2.1 国内外研究现状8-9
• 1.2.2 生产调度未来发展趋势9-10
• 1.3 论文主要内容和结构10-11
• 第2章 生产调度概述11-20
• 2.1 生产调度问题11-13
• 2.1.1 生产调度的概念11-12
• 2.1.2 生产调度的影响因素12-13
• 2.2 车间调度问题13-16
• 2.2.1 车间调度问题的概念13-14
• 2.2.2 车间调度问题分类14-15
• 2.2.3 车间调度问题特点15-16
• 2.3 调度问题的求解方法16-20
• 2.3.1 运筹学方法16-18
• 2.3.2 启发式方法18
• 2.3.3 系统仿真方法18-20
• 第3章 遗传算法概述20-31
• 3.1 遗传算法的形成与发展20
• 3.2 遗传算法原理与模型20-29
• 3.2.1 遗传算法原理20-21
• 3.2.2 遗传算法基本模型21-29
• 3.3 遗传算法的特点与应用29-31
• 3.3.1 遗传算法的特点29
• 3.3.2 遗传算法的应用29-31
• 第4章 流水车间问题概述31-36
• 4.1 流水车间概念31
• 4.2 流水车间调度问题描述31-36
• 第5章 基于遗传算法的流水车间调度36-51
• 5.1 启发式算法解决流水车间调度36-37
• 5.1.1 Johnson启发式算法36-37
• 5.2 标准遗传算法解决流水车间调度问题37-41
• 5.2.1 标准遗传算法要素37-38
• 5.2.2 标准遗传算法描述38
• 5.2.3.标准遗传算法主函数伪代码38-40
• 5.2.4 标准遗传算法的不足40-41
• 5.3 改进遗传算法解决流水车间调度问题41-46
• 5.3.1 改进基本思想41
• 5.3.2 改进遗传算法基本步骤41-46
• 5.4 算法的实现46-49
• 5.4.1 标准遗传算法的计算结果46-48
• 5.4.2 改进遗传算法的计算结果48-49
• 5.5 标准遗传算法和改进遗传算法比较49-51
• 5.5.1 标准遗传算法结果49-50
• 5.5.2 改进遗传算法结果50
• 5.5.3 标准遗传算法和改进遗传算法结果比较50-51
• 第6章 结论与展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-56
• 附录A56-60
• 附录B60

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本文编号：302339