基于贝叶斯网络的分布估计算法求解复杂作业车间绿色调度问题

发布时间：2024-05-14 00:21

　　随着全球经济的快速发展,众多企业在提高产品“量”的同时,也在对“质”进行提升。节能降耗逐渐成为制造业一个清晰的共识,结合到车间调度中,车间绿色调度可以为企业降低许多不必要成本。同时,车间绿色调度问题是制造领域的一个研究热点,车间调度问题一般都具有NP-hard、非线性、强约束、多目标、规模大等难以避免的特点,在理论研究中是最为困难的问题之一。智能优化算法是求解车间调度的有效方法,利用这类智能优化算法已经受到学术界和工业界的广泛的关注,而分布估计算法(Estimation of Distribution Algorithm,EDA)是一种新型的基于统计概率模型的进化算法,在多个工业领域已经得到了成功的应用。因此,本文对基于贝叶斯统计的分布估计算法(Bayesian-Statistical-Based Estimation of Distribution Algorithm,BEDA)求解三类复杂作业车间绿色调度问题进行了研究。主要的工作如下:(1)针对最小化最大延迟时间(Maximum Tardiness,MT)和总能量损耗(Total Energy Consumption,TEC)指标...

【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 研究意义
    1.2 多目标可重入作业车间绿色调度问题的研究
        1.2.1 可重入作业车间调度问题描述
        1.2.2 多目标可重入作业车间绿色调度问题研究概述
    1.3 柔性作业车间绿色调度问题的研究
        1.3.1 柔性作业车间调度问题描述
        1.3.2 柔性作业车间绿色调度问题研究概述
    1.4 可重入柔性作业车间绿色调度问题的研究
        1.4.1 可重入柔性作业车间调度问题描述
        1.4.2 可重入柔性作业车间绿色调度问题研究概述
    1.5 分布估计算法及其在调度领域的研究
        1.5.1 分布估计算法
        1.5.2 混合分布估计算法在调度领域的研究
    1.6 论文的内容与安排
第二章 求解多目标可重入作业车间绿色调度问题的混合分布估计算法
    2.1 引言
    2.2 带交货期的多目标可重入作业车间绿色调度问题描述
    2.3 混合分布估计算法
        2.3.1 解的表达
        2.3.2 种群初始化策略
        2.3.3 概率模型的建立及更新
        2.3.4 新种群的生成
        2.3.5 局部搜索
        2.3.6 算法步骤
    2.4 仿真实验与分析
        2.4.1 性能比较
        2.4.2 仿真实验与分析
    2.5 小结
第三章 求解多目标柔性作业车间绿色调度问题的混合分布估计算法
    3.1 引言
    3.2 多目标柔性作业车间绿色调度问题描述
    3.3 改进的混合分布估计算法
        3.3.1 解的表达
        3.3.2 种群初始化
        3.3.3 概率模型的改进及更新策略
        3.3.4 新种群的生成
        3.3.5 局部搜索
        3.3.6 算法步骤
    3.4 仿真实验与分析
        3.4.1 实验设置
        3.4.2 仿真实验和对比
    3.5 小结
第四章 求解多目标可重入柔性作业车间绿色调度问题的混合分布估计算法
    4.1 引言
    4.2 多目标可重入柔性作业车间绿色调度问题问题描述
    4.3 改进的增强型混合分布估计算法
        4.3.1 解的表达
        4.3.2 种群初始化策略
        4.3.3 选择设备的方法
        4.3.4 新种群的生成
        4.3.5 局部搜索
        4.3.6 算法步骤
    4.4 仿真实验与分析
        4.4.1 实验设置
        4.4.2 仿真实验和对比
    4.5 小结
第五章 结论与展望
    5.1 论文总结
    5.2 研究展望
致谢
参考文献
附录A(攻读硕士学位期间的科研成果)



本文编号：3972919