故障条件下柔性流水车间调度问题的研究

发布时间：2017-10-06 23:39

  本文关键词：故障条件下柔性流水车间调度问题的研究

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【摘要】：流水车间调度问题属于一类经典的组合优化问题,广泛应用于实际的生产制造之中。其研究内容是在满足一定资源和技术的约束条件下,合理分配相关资源、加工时间以及加工次序,使得要求的性能指标达到较好的结果。传统流水车间调度问题假设机器在工作期间总是可用的,但在实际生产过程中机器会逐渐老化并发生故障。因此,为了将流水车间调度问题的理论成果更好地运用于实际生产中,应考虑机器实际使用中发生故障的情况。本文针对故障情况下柔性流水车间调度问题进行研究,提出了用于求解该类调度问题的改进遗传算法和混合粒子群算法。首先,在对柔性流水车间调度问题的特点进行分析的基础上,将机器发生故障这一约束条件引入柔性流水车间调度问题,并建立了以最小化最大完成时间的期望值为优化目标的故障条件下柔性流水车间调度问题的混合规划模型。而后,为了更高效地求解故障情况下柔性流水车间调度问题,分别对遗传算法和粒子群算法进行了改进,对算法的改进集中在以下两个方面。第一,对遗传算法和粒子群算法中的种群初始化方法进行改进。将故障条件下的柔性流水车间调度问题转化为一系列具有两台机器的置换流水车间调度问题,并将转化成的问题的解作为初始解的一部分。第二,在对基本粒子群优化算法进行改进的基础上,将改进的粒子群优化算法同教与学算法相结合,提出一种适用于求解故障条件下柔性流水车间调度问题的混合粒子群优化算法。采用正交试验确定所提出的改进遗传算法以及混合粒子群优化算法的相关参数。设计具有不同规模数据的对比实验,分别从算法求得较优解的能力、求解的稳定性等方面将本文提出的算法和相关先进算法的求解结果进行比较与分析,验证所提出算法的有效性。
【关键词】：故障条件 柔性流水车间调度 遗传算法 粒子群算法 教与学算法
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TB497
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 第一章 绪论6-12
• 1.1 研究背景与意义6-7
• 1.2 国内外研究现状7-10
• 1.3 本文的组织结构10-11
• 1.4 本章小结11-12
• 第二章 故障条件下柔性流水车间调度问题12-22
• 2.1 流水车间调度问题12-14
• 2.1.1 流水车间调度问题的描述12-13
• 2.1.2 流水车间调度问题的分类13-14
• 2.2 柔性流水车间调度问题14-17
• 2.3 故障条件下柔性流水车间调度问题17-21
• 2.3.1 故障条件下柔性流水车间调度问题的描述与分析17-19
• 2.3.2 柔性流水车间生产系统中机器故障的模拟19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 教与学优化算法22-26
• 3.1 教与学优化算法的背景与基本思想22
• 3.2 教与学优化算法的基本步骤22-25
• 3.3 本章小结25-26
• 第四章 用于求解故障条件下柔性流水车间调度问题的改进遗传算法26-44
• 4.1 遗传算法26-31
• 4.1.1 遗传算法的背景26-27
• 4.1.2 遗传算法的基本思想27-28
• 4.1.3 遗传算法求解流水车间调度问题的基本步骤28-31
• 4.2 利用改进遗传算法求解故障条件下柔性流水车间调度问题31-38
• 4.2.1 改进遗传算法的关键步骤的描述31-37
• 4.2.2 改进遗传算法的基本流程37-38
• 4.3 实验设计与结果分析38-43
• 4.3.1 实验环境与参数设置38-42
• 4.3.2 实验结果对比与分析42-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第五章 求解故障条件下柔性流水车间调度问题的混合粒子群算法44-68
• 5.1 粒子群算法44-49
• 5.1.1 粒子群算法的背景44
• 5.1.2 粒子群算法的基本思想44-46
• 5.1.3 粒子群算法求解流水车间调度问题的基本步骤46-49
• 5.2 利用混合粒子群算法求解故障条件下柔性流水车间调度问题49-56
• 5.2.1 混合粒子群算法的基本步骤49-55
• 5.2.2 混合粒子群优化算法的基本流程55-56
• 5.3 实验设计与结果分析56-66
• 5.3.1 实验环境与参数设置56-60
• 5.3.2 实验结果对比与分析60-66
• 5.4 本章小结66-68
• 第六章 总结与展望68-70
• 6.1 本文工作总结68
• 6.2 进一步研究与展望68-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-75
• 图版75-76
• 附录76-77

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本文编号：985718