基于衰老机制的群智能算法及其在跨单元调度问题中的应用

发布时间：2017-04-16 20:14

  本文关键词：基于衰老机制的群智能算法及其在跨单元调度问题中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前单元制造系统内存在工件在单元间转移的情况,由此带来跨单元调度问题。由于零件需要频繁地跨单元转移,而小车的运输能力有限,如何协调生产和运输成为制约此类问题的关键。因此,本文考虑了运输能力受限的跨单元调度问题,基于相关领域研究现状的调研,分析了运输能力受限的跨单元调度问题的复杂性和重要性。同时,群智能算法因其灵活性、健壮性等特点,近年来已经受到研究人员的普遍关注;深入调研发现,人工蜂群算法作为群智能算法的重要一员,在解决车间调度问题上,已经发挥了重要作用。因此本文拟采用人工蜂群算法解决运输能力受限的跨单元调度问题。首先,通过问题假设、符号定义、目标函数和约束条件,详细描述了运输受限的跨单元调度问题,并针对问题特点建立了数学模型。其次,针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于衰老机制的人工蜂群算法。该算法采用人工蜂群算法的框架,将进化过程分为雇佣蜂、观察蜂和侦查蜂三个阶段:在雇佣蜂阶段,对当前食物源进行邻域搜索;在观察蜂阶段,对雇佣蜂分享的食物源信息使用二元锦标赛选择算法选择其中一个食物源作为搜索目标,并采用基于精英群体的衰老机制,引导群体的搜索方向,避免算法陷入局部最优;在侦查蜂阶段,随机搜索新的食物源。此外,在生成调度解过程中,根据工件的运输代价创建每个候选目的单元的局部组批,同时在考虑小车容量的前提下采用一种启发式方法决策运输路径,创建组批。最后,针对本文提出的基于衰老机制的人工蜂群算法,进行参数实验以及多组对比实验。对比实验表明,相比经典的人工蜂群算法,本文提出的算法在优化性能、收敛速度以及稳定性方面均得到明显改善;另一方面,与其它跨单元调度方法的比较结果,也充分验证了算法在寻优能力上的优越性。
【关键词】：群智能 跨单元调度 运输能力受限
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-21
• 1.1 研究目的和意义10
• 1.2 国内外研究现状及分析10-19
• 1.2.1 群智能算法研究现状10-15
• 1.2.2 跨单元调度问题研究现状15-19
• 1.3 课题来源与研究内容19
• 1.4 论文结构19-20
• 1.5 本章小结20-21
• 第2章 数学模型21-26
• 2.1 问题假设21-22
• 2.2 符号定义22-23
• 2.3 目标函数23
• 2.4 约束条件23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于衰老机制的人工蜂群算法26-37
• 3.1 蜂群智能26-27
• 3.2 算法框架27-29
• 3.3 解的表示29-30
• 3.4 基于精英群体的衰老机制30-33
• 3.4.1 挑战者的生成31-32
• 3.4.2 领导力机制32
• 3.4.3 衰老机制32-33
• 3.4.4 搜索方向33
• 3.5 运输策略33-36
• 3.5.1 工件局部组批34
• 3.5.2 目的单元排序34-36
• 3.6 本章小结36-37
• 第4章 仿真实验与分析37-54
• 4.1 实验设计37-38
• 4.2 参数设置38-39
• 4.3 对比实验与分析39-53
• 4.3.1 与经典人工蜂群算法比较39-43
• 4.3.2 基于精英群体的衰老机制性能分析43-47
• 4.3.3 运输策略性能分析47
• 4.3.4 与其他跨单元调度方法比较47-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第5章 总结与展望54-56
• 5.1 总结54-55
• 5.2 工作展望55-56
• 参考文献56-61
• 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单61-62
• 致谢62

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本文编号：311592