基于改进蚁群算法的多目标Job-shop动态调度研究

发布时间：2017-08-14 14:04

  本文关键词：基于改进蚁群算法的多目标Job-shop动态调度研究

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【摘要】：车间调度方法与优化技术是先进制造业的两大利器。随着调度方法与优化技术对制造业的生产利益、生产成本、生产速度的影响日益突出,越来越多的研究者们开始关注Job-shop对制造业带来的革命性力量。 本文将针对作业车间多目标这个特点进行研究,建立以最大完工时间最小以及总拖期时间最小的双目标调度模型,并结合改进的蚁群算法进行动态调度的研究。 首先,本文介绍了作业车间调度问题的研究现状,蚁群算法的产生和发展史。然后分析作业车间的数学模型、析取图模型以及甘特图模型来对研究的问题进行全面分析。并对作业车间调度过程中的动态事件进行分析,并建立相应的动态调度策略。然后根据基本蚁群算法,分析多目标动态调度过程的特点,对蚁群算法的搜索方式进行改进。 最后,基于测试函数,对于改进的蚁群算法与多目标遗传算法进行仿真,验证改进的蚁群算法具有较好的效果。然后对作业车间的实际调度中多种动态事件进行分析并给出其仿真的甘特图,证明本文提出的算法以及策略能去的较好的效果。
【关键词】：作业车间调度 多目标 蚁群算法 动态调度
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TB497
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题研究的目的与意义9
• 1.2 作业车间调度的研究现状9-12
• 1.2.1 作业车间调度问题研究现状9-10
• 1.2.2 多目标作业车间调度研究10-11
• 1.2.3 作业车间动态调度研究现状11-12
• 1.3 蚁群算法的产生和发展12-14
• 1.3.1 蚁群算法的产生12-13
• 1.3.2 蚁群算法的发展13-14
• 1.4 论文结构与主要内容14-16
• 第2章 多目标作业车间调度研究16-30
• 2.1 多目标优化问题的概述16-19
• 2.1.1 多目标优化问题的发展16
• 2.1.2 多目标优化问题的描述16-17
• 2.1.3 多目标优化问题研究方法17-19
• 2.2 多目标车间调度的数学模型19-24
• 2.2.1 作业车间问题的数学建模20-22
• 2.2.2 问题的析取图模型22-23
• 2.2.3 问题的甘特图模型23-24
• 2.3 作业车间调度编码问题的研究24-26
• 2.3.1 作业车间编码要考虑的问题24
• 2.3.2 编码的分类24-26
• 2.4 车间动态调度的研究26-29
• 2.4.1 车间动态调度问题描述26-27
• 2.4.2 动态事件的分类27-28
• 2.4.3 动态调度研究方法28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 蚁群算法及其改进30-47
• 3.1 基本蚁群算法的分析30-31
• 3.1.1 基本蚁群算法的原理30
• 3.1.2 基本蚁群算法的优缺点30-31
• 3.2 蚁群算法的改进及实现步骤31-37
• 3.2.1 基本蚁群算法的步骤31-34
• 3.2.2 改进蚁群算法的步骤34-37
• 3.3 实验仿真37-46
• 3.3.1 蚁群算法不同参数仿真研究37-43
• 3.3.2 改进蚁群算法的仿真实例43-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第4章 基于改进蚁群算法的作业车间动态调度研究47-57
• 4.1 基于改进蚁群算法的作业车间仿真47-50
• 4.1.1 作业车间编码的与解码47
• 4.1.2 基于改进蚁群算法的作业车间仿真47-50
• 4.2 基于改进蚁群算法的作业车间动态调度仿真50-56
• 4.2.1 动态调度策略50-53
• 4.2.2 作业车间动态调度仿真53-56
• 4.3 本章小结56-57
• 第5章 总结与展望57-59
• 5.1 全文总结57
• 5.2 论文的展望57-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 攻读硕士学位期间取得的相关科研成果64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨开兵;;多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题[J];电脑与信息技术;2008年02期

2 黄训诚;耿阿囡;庄奕琪;杨丰辉;;基于蚁群算法的集成电路无网格布线[J];电子器件;2006年03期

3 金飞虎,洪炳熔,高庆吉;基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划[J];机器人;2002年06期

4 郜庆路,罗欣,杨叔子;基于蚂蚁算法的混流车间动态调度研究[J];计算机集成制造系统-CIMS;2003年06期

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本文编号：673015