差异工件单机批调度问题的优化算法研究

发布时间：2021-12-12 08:05

　　差异工件的单机批调度问题,具有古典调度和批调度的双重性质,在实际生产中有着广泛的应用;在计算复杂性方面,单机的制造跨度最小化问题为强NP-hard,加权完工时间最小化问题为NP-hard,单机问题的高复杂性对优化算法提出了挑战。因此对差异工件单机批调度问题的研究具有重要的现实意义和理论价值。本文首先对确定性单机问题进行求解,针对单机问题复杂度高、可行解数量大的特点,设计了有效的优化算法。然后将单机问题扩展到更接近现实情形的模糊环境中,建立模糊调度模型,并设计了求解模糊问题的优化算法。本文的主要工作和创新点如下:（1）研究了蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）在差异工件单机批调度问题中的应用。设计了高效的编码和解码方法;为了解决蚁群算法易陷入局部最优的问题,本文引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免了由于路径重复而造成的局部最优;仿真实验验证了改进算法的有效性。另一方面,本文采用了混沌优化算子,将混沌优化的全局性能嵌入蚁群算法中,有效改进了解的质量。（2）研究了微粒群算法（Particle Swarm Optimization,P... 

【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：97 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
图序
表序
第一章 绪论
    1.1 生产调度问题研究简介
        1.1.1 古典调度问题
        1.1.2 批调度问题
    1.2 差异工件单机批调度问题
        1.2.1 问题描述
        1.2.2 研究进展
    1.3 本文研究简介
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 结构安排
第二章 蚁群算法在NSBM问题中的应用
    2.1 蚁群算法
        2.1.1 蚁群算法原理
        2.1.2 性能分析
    2.2 改进型蚁群算法在NSBM中的应用
        2.2.1 编码方法
        2.2.2 分批算法
        2.2.3 路径激励策略
        2.2.4 算法流程
        2.2.5 仿真实验
    2.3 基于混沌优化策略的蚁群算法及应用
        2.3.1 混沌技术简介
        2.3.2 混沌蚁群算法的实现步骤
        2.3.3 仿真实验
    2.4 本章小结
第三章 微粒群算法在NSBM问题中的应用
    3.1 微粒群算法
        3.1.1 微粒群算法原理
        3.1.2 性能分析
    3.2 微粒群算法在NSBM问题中的应用
        3.2.1 编码方法
        3.2.2 微粒适应度的计算
        3.2.3 混沌局部优化策略
        3.2.4 仿真实验
    3.3 本章小结
第四章 DNA进化算法在NSBM问题中的应用
    4.1 DNA进化算法
    4.2 面向NSBM问题的改进DNA进化算法
        4.2.1 DNA单链的编码及初始化策略
        4.2.2 分裂和水平选择
        4.2.3 变异和垂直选择
        4.2.4 仿真实验
    4.3 混合DNA进化算法的应用
        4.3.1 混合算法编码与初始化
        4.3.2 进化过程
        4.3.3 仿真实验
    4.4 本章小结
第五章 模糊生产环境中的NSBM问题
    5.1 模糊制造跨度
        5.1.1 模糊技术简介
        5.1.2 基于模糊数的制造跨度模型
    5.2 基于微粒群算法和差异演化的混合优化算法
        5.2.1 编码方法
        5.2.2 DE的进化
        5.2.3 PSO的全局优化策略
        5.2.4 分批算法
    5.3 仿真实验
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的蚁群优化算法信息素更新策略及其性能分析[J]. 颜晨阳,张友鹏,熊伟清.  计算机应用研究. 2007(07)
[2]基于DNA进化算法的车辆调度问题[J]. 张海刚,顾幸生.  华东理工大学学报(自然科学版). 2006(12)
[3]工件有尺寸且分两批到达的单机分批排序[J]. 张玉忠,柏庆国,徐健腾.  运筹学学报. 2006(04)
[4]极小化最大完工时间的单机连续型批调度问题[J]. 赵玉芳,唐立新.  自动化学报. 2006(05)
[5]粒子群优化算法模型分析[J]. 潘峰,陈杰,甘明刚,蔡涛,涂序彦.  自动化学报. 2006(03)
[6]生产调度的模糊建模方法研究综述[J]. 张虹,李歧强,郭庆强,张鹏,高远.  中国工程科学. 2005(12)
[7]最优公共交货期单机提前/拖后调度和对应的批次送货[J]. 吴超超,顾幸生.  华东理工大学学报. 2004(02)
[8]极小化加权完工时间和的Flowshop问题的算法（英文）[J]. 赵传立,张庆灵,唐恒永.  运筹学学报. 2002(04)
[9]提前/拖期惩罚的单机批调度优化问题研究[J]. 马建辉,牛海军.  制造业自动化. 2002(07)
[10]带杂交算子的蚁群算法[J]. 陈烨.  计算机工程. 2001(12)



本文编号：3536309