不相容工件簇的混合蚁群算法研究

发布时间：2017-05-17 08:01

  本文关键词：不相容工件簇的混合蚁群算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：调度问题的研究一直是个热门问题,它已经被广泛应用于各个不同的工业领域,随着社会的发展,问题条件也会逐渐变得复杂,从当初的经典调度问题到现代调度问题,问题模型也会随着加工环境、工件特征、目标函数的不同而改变,条件越复杂,求解问题的难度越大。调度问题的一个重要分支就是批处理机调度问题,与经典调度所不同的是：在该问题中,一台机器可以同时加工多个工件,这不是简单地将工件调度到机器上加工,而是要先将工件组成批,再调度到机器上加工,所以问题变得更复杂,而这两步是提高设备利用率和缩短交货周期的关键。本文有关批调度问题的研究,通常先从简单的单机环境与单位工件开始,然后逐渐改变加工环境和增加问题约束,使得问题越接近现实生产环境,考虑批处理机调度问题,其中工件属性的差异是批调度问题的主要研究方向之一,如成批加工问题,是否带到达时间问题,尺寸差异问题,不相容工件簇问题等,所以工件属性间的差异会增加问题的复杂度,求解目标函数的近优解也会变得困难,本文研究的是带到达时间及不相容工件簇多机批调度问题。首先,通过介绍供应链调度问题和制衣企业加工过程两个案例,引出了并描述了不相容工件簇这个批调度问题,然后介绍了一般调度问题的描述、三参数表示法,以及调度问题的研究现状。第二,描述了解决批调度问题的常用启发式算法与元启发式算法,分别介绍了每个算法的具体流程。第三,介绍了一种改进的最大最小蚁群算法,利用该算法求解带到达时间的不相容工件簇极小化制造跨度问题,详细描述了该算法的流程。第四,介绍了对本文算法进行验证的实验过程,包括设计测试用例,参数调整,然后通过对比实验将本文改进的算法与其它一些常见启发式算法进行了实验数据对比,从而得出结论。最后,总结了全文,并对该方向未来的研究进行展望。
【关键词】：平行机 批调度 不相容工件簇 最大最小蚁群算法 启发式算法
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-21
• 1.1 引言8-9
• 1.2 批调度问题概述9-12
• 1.2.1 批调度问题的表示9-11
• 1.2.2 批调度问题的描述11-12
• 1.3 批调度问题的研究现状12-19
• 1.3.1 相容工件簇的研究现状13-17
• 1.3.1.1 单机环境批调度问题13-16
• 1.3.1.2 多机环境下批处理机调度问题16-17
• 1.3.2 不相容工件簇的研究现状17-19
• 1.4 研究内容与结构安排19-21
• 第二章 智能优化算法21-35
• 2.1 启发式算法22-23
• 2.2 元启发式算法23-35
• 2.2.1 蚁群算法23-26
• 2.2.2 遗传算法26-28
• 2.2.3 模拟退火算法28-31
• 2.2.4 微粒群算法31-35
• 第三章 改进的最大最小蚁群算法35-45
• 3.1 问题描述35-37
• 3.2 时间复杂度分析与问题下界37-38
• 3.3 算法描述38-42
• 3.3.1 信息素的定义38-39
• 3.3.2 启发式信息39-41
• 3.3.3 状态转移概率41-42
• 3.3.4 信息素更新42
• 3.4 MMAS算法42-43
• 3.5 ERT算法43-44
• 3.6 MMAS-ERT算法流程图44-45
• 第四章 仿真实验与结果分析45-50
• 4.1 算例生成45
• 4.2 参数设置45-47
• 4.3 实验结果47-49
• 4.4 实验结论49-50
• 第五章 总结与展望50-52
• 5.1 总结50-51
• 5.2 研究展望51-52
• 参考文献52-58
• 致谢58

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本文编号：372805