智能生产调度方法的研究与应用

发布时间：2023-02-15 09:03

　　调度问题是组合优化问题,属于NP问题,寻找调度问题的最优解是非常困难的,最有工程意义的求解算法是放弃寻找最优解的目标,转而试图在合理、有限的时间内寻找到一个近似的、有用的解。近几年各种智能计算方法逐渐被引入到调度问题中,如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。 遗传算法是仿真遗传学和自然选择机理构造的一种搜索算法,因其对优化问题的弱依赖性、求解的非线性和鲁棒性、隐含并行性等特点被广泛应用于当前的各个领域。本文应用遗传算法求解生产调度问题,主要有以下几个方面: 1.基于遗传算法的Job-shop调度问题 Job-shop调度问题是经典强NP-问题,本文针对Job-shop调度问题的特殊性,对遗传算法的编码/解码方式、遗传算子的设计、目标函数及适应值比例变换进行了研究,设计了一种求解Job-shop调度问题的遗传算法,并用著名的Fisher和Thompson的基准测试问题进行仿真,然后进一步设计了求解Job-shop调度问题的改进遗传算法。 2.基于遗传算法的Flow-Shop调度问题 Flow-shop调度问题是一类复杂且极有代表性的流水线调度问...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
第1章 绪论
    1.1 课题研究的目的与意义
    1.2 生产调度问题的描述
        1.2.1 生产调度问题的分类
        1.2.2 生产调度问题特点
    1.3 课题的国内外研究现状分析
        1.3.1 生产调度问题特点
        1.3.2 遗传算法在调度优化求解中的优势
    1.4 本文的主要内容
第2章 遗传算法理论与实现技术
    2.1 遗传算法概述
    2.2 遗传算法的原理和基本流程
    2.3 遗传算法的基本实现技术
        2.3.1 编码
        2.3.2 适应度函数评价
        2.3.3 遗传操作
        2.3.4 控制参数确定
        2.3.5 约束条件处理
        2.3.6 终止条件
    2.4 改进遗传算法性能的主要途径
    2.5 遗传算法的应用与研究重点
第3章 求解 Job-shop调度问题的改进遗传算法
    3.1 引言
    3.2 Job-shop调度问题的一般描述
    3.3 求解 Job-shop调度问题的标准遗传算法设计
        3.3.1 基于工序的编码方法
        3.3.2 遗传算子的设计
        3.3.3 目标函数及适应度的变换
    3.4 仿真示例
    3.5 求解 Job-shop调度问题的改进遗传算法设计
第4章 基于遗传算法的 Flow-shop调度问题
    4.1 引言
    4.2 Flow-shop调度问题的描述
    4.3 Flow-shop调度问题的启发式算法
    4.4 求解 Flow-shop调度问题的遗传算法
        4.4.1 Flow-shop调度问题的编码方法
        4.4.2 适应度函数
        4.4.3 遗传操作
        4.4.4 运算实例
    4.5 装配生产线平衡问题的混合遗传算法
        4.5.1 引言
        4.5.2 装配线平衡问题的描述
        4.5.3 混合遗传算法
        4.5.4 应用示例
第5章 基于遗传算法的一类并行机调度问题研究
    5.1 引言
    5.2 并行多机提前/拖期调度问题
        5.2.1 并行多机提前/拖期调度问题的描述
        5.2.2 并行多机提前/拖期调度问题的研究现状
    5.3 一类带工艺约束的并行机调度问题
        5.3.1 问题的描述
        5.3.2 遗传算法设计
        5.3.3 仿真示例
第6章 总结与展望
参考文献
攻读硕士期间发表的论文



本文编号：3743217