不确定条件下柔性作业车间的鲁棒优化调度方法

发布时间：2017-03-28 11:14

  本文关键词：不确定条件下柔性作业车间的鲁棒优化调度方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：不确定条件下的柔性作业车间调度问题(FJSP)是一类典型的生产调度问题,因其能够反应车间生产的随机性、动态性、离散型、复杂性,与实际生产更为接近,因此开发求解不确定条件下FJSP的鲁棒调度算法一直是生产调度和优化领域的重要课题。 首先,以FJSP为研究对象,针对车间加工时间呈现随机不确定,研究柔性作业车间的鲁棒优化调度方法。通过引进两个不确定参数,分别描述随机变量的扰动程度和约束条件的允许违背程度,研究了随机变量服从某一概率分布时一般线性规划问题的通用鲁棒优化方法。然后用该方法将含随机加工时间而难以求解的FJSP模型,转化为可快速求解的确定型鲁棒对等模型。 然后,针对FJSP需要同时满足工件排序和机器分配的决策需要,采用基于工序码和机器码的双层编码方式,并利用贪婪算法实现活动调度解码。设计带有不确定加工时间的适应度函数,评价不确定调度问题的染色体。结合邻域搜索的局部改进能力进行变异操作,设计了鲁棒调度算法。 最后,采用一个典型案例和若干标准测试案例进行实验,结果表明,所提鲁棒优化方法能够得到加工时间扰动服从[-1,1]均匀分布时FJSP问题的鲁棒对等模型,所提算法可在较短计算时间、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。
【关键词】：柔性作业车间调度 鲁棒对等模型 遗传算法 邻域搜索
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH186
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 课题来源和研究目的9-10
• 1.2 课题背景及研究意义10-11
• 1.3 不确定性车间调度问题概述11-18
• 1.3.1 车间调度问题描述及分类11-12
• 1.3.2 FJSP问题的主要特点12
• 1.3.3 FJSP问题的研究方法12-18
• 1.4 章节安排与论文结构18-19
• 1.5 本章小结19-20
• 第2章 不确定条件下FJSP问题的理论研究20-30
• 2.1 不确定性因素的分类20
• 2.2 不确定性因素的数学描述20-23
• 2.2.1 在区间内变化的不确定性参数21-22
• 2.2.2 服从概率分布的不确定性参数22
• 2.2.3 具有模糊特征的不确定性参数22-23
• 2.3 不确定条件下车间调度的求解策略与优化理论23-28
• 2.3.1 不确定因素的表征方式23-24
• 2.3.2 调度方案的决策机制24-27
• 2.3.3 调度方案的优化方法27-28
• 2.4 存在的不足28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 不确定条件下FJSP的数学模型及其鲁棒优化30-43
• 3.1 具有不确定加工时间的FJSP问题描述30-31
• 3.2 不确定FJSP问题的数学模型31-32
• 3.2.1 相关符号说明31-32
• 3.2.2 带有不确定加工时间的FJSP模型32
• 3.3 不确定FJSP模型的鲁棒优化框架32-42
• 3.3.1 参数不确定情形下通用鲁棒优化框架33-34
• 3.3.2 鲁棒优化分位点的数学表达34-41
• 3.3.3 不确定FJSP的鲁棒对等模型41-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第4章 不确定条件下FJSP鲁棒调度算法设计43-54
• 4.1 遗传算法基本原理及其应用优势43-44
• 4.1.1 遗传算法的基本原理43
• 4.1.2 遗传算法在FJSP中的应用优势43-44
• 4.2 邻域搜索算法基本原理及其应用优势44-45
• 4.2.1 邻域搜索算法的基本原理44
• 4.2.2 邻域搜索算法在FJSP中的应用优势44-45
• 4.3 鲁棒调度算法设计45-53
• 4.3.1 编码方式与FJSP双层遗传编码46-47
• 4.3.2 解码方式与FJSP活动调度解码47-49
• 4.3.3 形成初始化种群49-50
• 4.3.4 不确定适应度函数设计50
• 4.3.5 基于轮盘赌的选择操作50
• 4.3.6 面向工序码和机器码的交叉操作50-52
• 4.3.7 基于邻域搜索的变异操作52-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第5章 算例分析54-61
• 5.1 案例描述54-55
• 5.1.1 典型案例介绍54
• 5.1.2 大规模案例介绍54-55
• 5.2 实验参数设置55
• 5.2.1 算法参数设置55
• 5.2.2 不确定参数设置55
• 5.3 典型案例实验结果55-58
• 5.3.1 典型案例的确定型问题结果55-56
• 5.3.2 典型案例的不确定型问题结果56
• 5.3.3 典型案例的不确定参数敏感性分析56-57
• 5.3.4 典型案例的不确定参数的ANOVA分析57-58
• 5.4 大规模案例的算法性能分析58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 第6章 总结与展望61-63
• 6.1 全文总结61-62
• 6.2 工作展望62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-69
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文69-70
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目70-71
• 附录3 常见的离散型概率分布71-72
• 附录4 常见的连续型概率分布72-74
• 附录5 部分案例数据表74-76
• 附录6 算法部分程序代码摘录76-78

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