免疫遗传算法求解多目标柔性作业车间低碳调度问题
发布时间：2021-01-26 12:31
柔性制造和绿色制造是《中国制造2025》规划中的主线,也是制造企业转型升级的关键。由于多目标柔性作业车间调度问题最契合柔性化生产的实际环境,逐渐成为车间调度领域研究的重点,因此研究多目标柔性作业车间低碳调度问题具有重要理论与实践意义。本文混合免疫遗传算法,研究多目标柔性作业车间低碳调度问题的建模与求解。首先,基于对机械加工过程的分析,建立了结合空载功率和加工时间的机器能源消耗计算公式,进而在传统柔性作业车间调度模型的基础上增加新的约束条件,并从生产效率、设备利用率、能源资源三个方面建立以最大完工时间最小、瓶颈机器负荷最小、能源消耗总量最小为目标的新型调度模型。其次,为求解调度模型,本文结合免疫算法和遗传算法提出基于记忆指导的免疫遗传算法（MG-IGXA）。算法包括遗传算法模块（GA）、记忆库模块（ML）和免疫算法模块（IA）三部分,其中以GA为基本框架,引入IA和ML弥补GA存在的局部收敛、缺乏对优良个体记忆等方面的不足,以提升算法效率。在GA模块中,结合基于工件剩余加工时间最大的启发式规则和随机化法方法初始种群,改善初始解质量;采用多元化的遗传操作寻优,在交叉操作中利用相似度阈值引入...
【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校
【文章页数】：115 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２￣４?ＩＡ基本流程图??ＩＡ的操作步骤如下：??Ｓｔｅｐｌ：选用恰当的编码方式把问题转换成抗原；??Ｓｔｅｐ２：构造抗体初始种群；??
?（１义＊?／且满足支配关系，则称乂也为一个非支??配解，而且二者之间存在ｘ？／的关系。??如图２－５表示的是双目标均为最小化的优化问题的示意图。对于图中的解８??和解Ｄ，在目标乂上存在ｂｌ＜ｄｌ，在目标／２上存在ｂ２＜ｄ２，则５卜乃。对于解Ｂ??和解Ｃ，在目标／；上存在ｂｌ＞ｃｌ，在目标／２上存在ｂ２＜ｃ２，则Ｓ？Ｃ。同理，图??中解Ａ、Ｂ、Ｃ之间互不支配，都是Ｐａｒｅｔｏ最优解。??ｍｉｎｆ２?｜?？?Ｐａｒｅｔｏ解??Ｐａｒｅｔｏ最优边界??０?ｃｌ?ｂｌ?ｄｌ??图２－５双目标均为最小化的优化问题??由此可见，多目标优化问题得到的解并不是只有一个，将多个非支配解构成??的集合称作Ｐａｒｅｔｏ最优解集Ｐ，记作??Ｐ?＝?｛ｘ｜ｘ，ａ?ｅ?Ｘｙ，Ｍ＾ａ?＞－?ｘ｝?（式?２－１０）??尸构成的区域咎称作Ｐａｒｅｔｏ最优边界或Ｐａｒｅｔｏ前沿
ＧＡ在解决调度问题时，通常不是直接求解问题解，而是通过编码用染色体??表示问题解，将调度解空间映射到算法的编码空间，进而执行交叉、变异等操作，??获取最优解。编码空间和解空间的关系如图４－３所示。编码空间映射到解空间可??以分为一对一映射、一对多映射、多对一映射等情况，如图４－４所示，其中，一??对一映射最为理想，有时存在多对一映射，即多个编码对应一个调度解，而一对??多映射是最不希望出现的情况。??，?Ｎ－解码一＾＼??｜编｜｜间丨?丨解空间评价）??、?Ａ?编码?＇上?／??＼?，?＼??图４－３编码空间与解空间??对多—?〒???编码空间〇——二?一一解空间??Ｖ?ｑ?°?Ｊ－?——？〇?Ｊ??图４＊４编码空间映射到解空间??调度解的编码是算法首要的关键步骤，直接关系到编码和解码的复杂性、算??子的设计、算法的运行效率。因此，在设计调度编码时，需要考虑解码的复杂性、??编码空间到解空间的映射特性、染色体的可行性和有效性。??ＦＪＳＰ需要解决两个子问题：工序排序和机器分配。研宄表明，求解ＦＪＳＰ的??编码方式有集成和分段两种不同的方式。集成编码同时考虑工序排序和机器分配??问题
【参考文献】：
期刊论文
[1]分层混合遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 田旻,刘人境. 工业工程与管理. 2017(05)
[2]改进的混合蛙跳算法求解柔性作业车间调度[J]. 张晓星,王艳,严大虎,纪志成. 系统仿真学报. 2017(09)
[3]面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型[J]. 李聪波,沈欢,李玲玲,易茜. 机械工程学报. 2017(05)
[4]考虑运输时间的柔性作业车间调度问题研究[J]. 杨立熙,余慧慧. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2017(01)
[5]面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度[J]. 包哲人,徐华. 计算机应用研究. 2017(12)
[6]遗传算法求解低碳柔性车间生产调度问题[J]. 张国辉,党世杰. 组合机床与自动化加工技术. 2016(11)
[7]基于改进遗传算法的多目标FJSP问题研究[J]. 刘胜,于海强. 控制工程. 2016(06)
[8]基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究[J]. 朱传军,宋文家,张超勇,曹静,朱孟周. 中国机械工程. 2016(10)
[9]求解低碳调度问题的改进型候鸟优化算法[J]. 唐立力. 计算机工程与应用. 2016(17)
[10]混合多目标算法用于柔性作业车间调度问题[J]. 左益,公茂果,曾久琳,焦李成. 计算机科学. 2015(09)
博士论文
[1]柔性作业车间调度方法研究[D]. 张国辉.华中科技大学 2009
[2]面向绿色制造的机械加工系统任务优化调度方法研究[D]. 何彦.重庆大学 2007
[3]面向绿色制造的工艺规划技术研究[D]. 曹华军.重庆大学 2004
硕士论文
[1]基于人工鱼群算法的柔性作业车间调度研究[D]. 陈新.大连理工大学 2015
[2]基于数据挖掘技术的生产调度问题研究[D]. 王成龙.浙江大学 2015
[3]基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度问题研究[D]. 王超.重庆大学 2012
[4]基于人工蜂群算法的柔性调度问题研究[D]. 周刚.清华大学 2012
[5]基于混合粒子群算法多目标柔性作业车间调度问题研究[D]. 白起琛.哈尔滨工业大学 2010
[6]元胞粒子群优化算法及其在柔性作业车间调度中的应用[D]. 石杨.华中科技大学 2010
本文编号：3001118
【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校
【文章页数】：115 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２￣４?ＩＡ基本流程图??ＩＡ的操作步骤如下：??Ｓｔｅｐｌ：选用恰当的编码方式把问题转换成抗原；??Ｓｔｅｐ２：构造抗体初始种群；??
?（１义＊?／且满足支配关系，则称乂也为一个非支??配解，而且二者之间存在ｘ？／的关系。??如图２－５表示的是双目标均为最小化的优化问题的示意图。对于图中的解８??和解Ｄ，在目标乂上存在ｂｌ＜ｄｌ，在目标／２上存在ｂ２＜ｄ２，则５卜乃。对于解Ｂ??和解Ｃ，在目标／；上存在ｂｌ＞ｃｌ，在目标／２上存在ｂ２＜ｃ２，则Ｓ？Ｃ。同理，图??中解Ａ、Ｂ、Ｃ之间互不支配，都是Ｐａｒｅｔｏ最优解。??ｍｉｎｆ２?｜?？?Ｐａｒｅｔｏ解??Ｐａｒｅｔｏ最优边界??０?ｃｌ?ｂｌ?ｄｌ??图２－５双目标均为最小化的优化问题??由此可见，多目标优化问题得到的解并不是只有一个，将多个非支配解构成??的集合称作Ｐａｒｅｔｏ最优解集Ｐ，记作??Ｐ?＝?｛ｘ｜ｘ，ａ?ｅ?Ｘｙ，Ｍ＾ａ?＞－?ｘ｝?（式?２－１０）??尸构成的区域咎称作Ｐａｒｅｔｏ最优边界或Ｐａｒｅｔｏ前沿
ＧＡ在解决调度问题时，通常不是直接求解问题解，而是通过编码用染色体??表示问题解，将调度解空间映射到算法的编码空间，进而执行交叉、变异等操作，??获取最优解。编码空间和解空间的关系如图４－３所示。编码空间映射到解空间可??以分为一对一映射、一对多映射、多对一映射等情况，如图４－４所示，其中，一??对一映射最为理想，有时存在多对一映射，即多个编码对应一个调度解，而一对??多映射是最不希望出现的情况。??，?Ｎ－解码一＾＼??｜编｜｜间丨?丨解空间评价）??、?Ａ?编码?＇上?／??＼?，?＼??图４－３编码空间与解空间??对多—?〒???编码空间〇——二?一一解空间??Ｖ?ｑ?°?Ｊ－?——？〇?Ｊ??图４＊４编码空间映射到解空间??调度解的编码是算法首要的关键步骤，直接关系到编码和解码的复杂性、算??子的设计、算法的运行效率。因此，在设计调度编码时，需要考虑解码的复杂性、??编码空间到解空间的映射特性、染色体的可行性和有效性。??ＦＪＳＰ需要解决两个子问题：工序排序和机器分配。研宄表明，求解ＦＪＳＰ的??编码方式有集成和分段两种不同的方式。集成编码同时考虑工序排序和机器分配??问题
【参考文献】：
期刊论文
[1]分层混合遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 田旻,刘人境. 工业工程与管理. 2017(05)
[2]改进的混合蛙跳算法求解柔性作业车间调度[J]. 张晓星,王艳,严大虎,纪志成. 系统仿真学报. 2017(09)
[3]面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型[J]. 李聪波,沈欢,李玲玲,易茜. 机械工程学报. 2017(05)
[4]考虑运输时间的柔性作业车间调度问题研究[J]. 杨立熙,余慧慧. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2017(01)
[5]面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度[J]. 包哲人,徐华. 计算机应用研究. 2017(12)
[6]遗传算法求解低碳柔性车间生产调度问题[J]. 张国辉,党世杰. 组合机床与自动化加工技术. 2016(11)
[7]基于改进遗传算法的多目标FJSP问题研究[J]. 刘胜,于海强. 控制工程. 2016(06)
[8]基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究[J]. 朱传军,宋文家,张超勇,曹静,朱孟周. 中国机械工程. 2016(10)
[9]求解低碳调度问题的改进型候鸟优化算法[J]. 唐立力. 计算机工程与应用. 2016(17)
[10]混合多目标算法用于柔性作业车间调度问题[J]. 左益,公茂果,曾久琳,焦李成. 计算机科学. 2015(09)
博士论文
[1]柔性作业车间调度方法研究[D]. 张国辉.华中科技大学 2009
[2]面向绿色制造的机械加工系统任务优化调度方法研究[D]. 何彦.重庆大学 2007
[3]面向绿色制造的工艺规划技术研究[D]. 曹华军.重庆大学 2004
硕士论文
[1]基于人工鱼群算法的柔性作业车间调度研究[D]. 陈新.大连理工大学 2015
[2]基于数据挖掘技术的生产调度问题研究[D]. 王成龙.浙江大学 2015
[3]基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度问题研究[D]. 王超.重庆大学 2012
[4]基于人工蜂群算法的柔性调度问题研究[D]. 周刚.清华大学 2012
[5]基于混合粒子群算法多目标柔性作业车间调度问题研究[D]. 白起琛.哈尔滨工业大学 2010
[6]元胞粒子群优化算法及其在柔性作业车间调度中的应用[D]. 石杨.华中科技大学 2010
本文编号：3001118
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