基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间调度问题研究

发布时间：2021-02-23 04:58

　　随着我国制造业自动化程度的加深,车间的调度和控制模式从传统的简单型单一化逐渐发展到如今的多样化和柔性化,这种新的生产模式更能够适应复杂多变的生产环境和各式各样的生产需求。本文主要研究的是较为复杂的柔性作业车间中的静态调度和动态调度问题,柔性作业车间调度问题中的每道工序可以在多台设备中进行选择,每台设备上加工的工件顺序也随着工序选择的不同而异。在实际生产中多目标优化的调度问题也更加符合企业生产需求,具有较强的实际意义。动态调度问题是在静态调度问题的研究基础上,对干扰初始调度方案的扰动情况进行分析,然后需要采用合适的动态调度方案去解决。论文的主要研究内容如下:第一章首先介绍了论文的研究背景和意义,然后分析了国内外柔性作业车间调度问题的研究概况,总结了蚁群算法和分布估计算法在柔性作业车间调度应用的研究现状,最后介绍了论文的主要研究内容和组织结构。第二章介绍了柔性作业车间调度问题描述和解决方法,并对多目标优化理论进行了概述,阐述了多目标下柔性作业车间调度问题的研究方法和相关性能指标。第三章对蚁群算法和分布估计算法特点进行了描述,并提出了一种分布估计—蚁群混合算法。其中在分布估计算法中采用基于种... 

【文章来源】：浙江理工大学浙江省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 论文研究领域概述
        1.2.1 柔性作业车间调度问题的研究现状
        1.2.2 蚁群算法求解柔性作业车间调度问题研究现状
        1.2.3 分布估计算法求解柔性作业车间调度问题研究现状
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 本章小结
第二章 柔性作业车间调度问题研究
    2.1 柔性作业车间调度问题概述
        2.1.1 车间调度问题及其分类
        2.1.2 柔性作业车间调度问题描述
        2.1.3 柔性作业车间调度问题研究方法
    2.2 多目标柔性作业车间调度问题
        2.2.1 多目标优化基本理论
        2.2.2 多目标柔性作业车间调度优化方法
        2.2.3 多目标柔性作业车间调度评价指标
    2.3 本章小结
第三章 分布估计—蚁群混合算法
    3.1 蚁群算法概述
    3.2 分布估计算法概述
        3.2.1 分布估计算法基本原理
        3.2.2 分布估计算法分类
    3.3 分布估计—蚁群混合算法设计
        3.3.1 混合算法思想
        3.3.2 算法设计
        3.3.3 分布估计—蚁群混合算法流程
    3.4 本章小结
第四章 分布估计—蚁群混合算法求解柔性作业车间调度
    4.1 多目标柔性作业车间调度问题数学模型
    4.2 分布估计—蚁群混合算法具体设计
        4.2.1 编码与解码
        4.2.2 分布估计算法种群初始化
        4.2.3 适应度函数和优势种群
        4.2.4 概率模型建立及种群更新
        4.2.5 蚁群算法初始化信息素
        4.2.6 状态转移规则
        4.2.7 信息素更新机制
    4.3 实验验证与分析
        4.3.1 算法参数设置
        4.3.2 算法性能比较
    4.4 本章小结
第五章 柔性作业车间动态调度问题研究
    5.1 柔性作业车间动态调度问题
        5.1.1 柔性作业车间动态调度问题的描述
        5.1.2 动态调度分类及策略
    5.2 基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间动态调度策略
        5.2.1 动态调度策略实现流程
        5.2.2 动态调度下的分布估计—蚁群混合算法设计
    5.3 动态调度实验与分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和取得的研究成果



本文编号：3047053