G公司柔性作业车间生产调度问题的改进型自适应遗传算法设计和优化

发布时间：2020-11-07 07:56

　　 近年来随着生产力的提高,消费者的需求越来越趋向个性化追求,带动制造业订单出现“批量小、批次多”的特征,对作业车间的生产柔性提出了更高的要求,生产调度需要面对更大的问题规模。柔性作业车间生产调度问题的研究和发展,在很大程度上迎合了这一要求,许多解决方法能够为规模较大的调度问题快速的给出一个满意的调度方案。柔性作业车间生产调度问题是一种基础的问题模型,有着广泛的适用性和良好的延展性。但随着制造业机械化和自动化程度的不断提高,许多车间增设了新的生产系统,使得作业车间生产调度问题出现了新的变体模型,相应的调度解决方法越来越需要根据车间具体情况进行更为契合的设计。因此,本文以G公司柔性作业车间生产加工情况为研究目标,分析与典型的柔性作业车间生产调度问题相比多出了两处复杂之处——自动导引小车(Automated-Guided Vehicle,AGV)运输时间和动态机器数量,并以点带面为该类型的作业车间设计较为契合的调度方法。遗传算法有求解速度快、全局搜索能力强等优点,适合求解背景复杂、规模大的优化问题,因此本文以遗传算法为解决方法的基础算法并做出进一步的改进优化设计。由于G公司柔性作业车间生产调度问题天然的被分成“工序段”和“机器段”,编码方式设计为两段式编码,设计与之契合的POX(precedence operation crossover)交叉算子和多点随机变异算子,最大流程时间的倒数为适应度函数和轮盘赌选择算子。在Kacem算例测试和G公司调度问题求解方案的分析中发现所得方案机器负载不平衡、算法收敛速度慢等问题,使得问题的优化解并不令人满意。为此设计了贪婪式插入解码策略、基于正态分布的先验机器选择机制、机器负荷平衡辅助目标函数设计、机器负荷补偿选择机制和进化算子加入到基础遗传算法之上,并在算例测试和G公司调度问题求解中得到令人满意的解方案,但算例仍不能稳定求得最优解。为了得到更进一步的优化解方案,同时提高算法收敛速度和收敛的稳定性、简化算法的参数设置,本文在改进的遗传算法之上加入了自适应算子设计。自适应函数的构造结合使用了logistic函数和高斯分布函数,自适应函数自变量参数的设计中,除了常用的迭代数外,还设计了基于精英个体编码的相似度参数和种群停滞代数参数。不仅对交叉、变异、进化的概率和长度设计了自适应函数,为调整种群搜索能力,还创新的设计了选择加速算子自适应函数。
【学位单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP18;TB497
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究综述
    1.3 研究内容与方法
    1.4 研究技术路线图
2 生产调度问题和遗传算法理论基础
    2.1 生产调度问题分类
    2.2 遗传算法理论
    2.3 自适应遗传算法理论
    2.4 本章小节
3 G公司车间调度问题的遗传算法设计
    3.1 G公司车间调度问题分析
    3.2 求解调度方案的遗传算法设计
    3.3 遗传算法求解结果分析
    3.4 本章小节
4 遗传算法改进
    4.1 遗传算子改进优化设计
    4.2 改进遗传算法求解结果分析
    4.3 本章小节
5 自适应遗传算法设计
    5.1 自适应算子设计
    5.2 改进自适应遗传算法求解结果分析
    5.3 G公司调度方案改进
    5.4 本章小节
6 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 研究展望
参考文献
附录
作者简历
学位论文数据集

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本文编号：2873662