基于改进协同优化算法的流程工业多目标生产调度研究

发布时间：2017-05-02 19:09

  本文关键词：基于改进协同优化算法的流程工业多目标生产调度研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在流程工业中,生产调度是流程企业生产管理的核心,其对提高流程企业的经济效益和市场竞争力有着重要的作用。生产调度问题是一种NP-hard优化问题,具有复杂性、多约束性和多目标性,因此寻求一种高效的优化算法对调度问题的研究是非常必要的。而协同优化算法(CO)是一种多学科优化方法,可以对复杂生产调度问题进行分解,协同优化多目标,减小生产调度问题的求解难度,所以将CO算法应用于流程工业生产调度具有重要的研究意义。本文主要的研究内容如下:(1)针对协同优化算法计算量大、优化结果多为局部最优解的问题,提出了一种改进的协同优化算法(ICO)。首先,在系统级一致性等式约束中采用改进的松弛因子,使系统级优化可行域存在,且可行域的范围逐步减小,以保证子学科间的一致性;其次,在子学科中,将目标函数分为一致性目标函数和子学科最优目标函数两个部分,以不同的权重相加作为子学科的目标函数,既考虑了子学科间的一致性,又兼顾了子学科的独立性。采用两个经典案例对改进算法进行验证,优化结果表明,改进的算法具有更好收敛速度和可行性。(2)将ICO算法应用于求解多目标优化问题,从而提出了基于ICO的多目标协同优化方法(MOICO):利用协同优化算法的两级分解结构,将复杂的多目标问题分解为多个子学科,每个子学科优化一个目标函数,同时利用系统级加权和目标函数对各个子学科进行协同,以保证多个目标达到整体最优。通过对两个标准的多目标测试案例进行仿真,验证了MOICO算法求解多目标优化问题是可行的。(3)以设备的分配和加工能力、资源的供应限制、物料平衡等为约束建立了流程工业多目标生产调度模型,并应用于某啤酒厂糖化车间生产调度实例。采用MOICO方法将该调度实例分解为产能、水能耗和热能耗三个子学科,各子学科分别以产量最大、水资源消耗最低和热能资源消耗最低为目标进行优化,并且设计了用于求解协同优化算法中系统级和学科级的遗传算法。通过对该调度实例的仿真,验证了调度模型的有效性和MOICO算法求解多目标生产调度问题的可行性。
【关键词】：流程工业 生产调度 复杂性 多目标 协同优化 糖化
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F273;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 流程工业生产调度的研究现状11-16
• 1.2.1 流程工业生产调度描述与分类11-12
• 1.2.2 流程工业生产调度的研究方法12-15
• 1.2.3 流程工业生产调度的特性15-16
• 1.3 协同优化算法的研究应用现状16-17
• 1.3.1 协同优化算法的研究现状17
• 1.3.2 协同优化算法的应用现状17
• 1.4 本文主要工作及安排17-20
• 第2章 协同优化算法的分析和改进20-30
• 2.1 标准协同优化算法20-21
• 2.2 协同优化算法的不足和改进21-24
• 2.2.1 系统级的不足和改进21-23
• 2.2.2 学科级的不足和改进23
• 2.2.3 ICO算法的实现步骤23-24
• 2.3 仿真案例24-29
• 2.3.1 经典数值案例24-26
• 2.3.2 减速器案例26-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 基于改进协同优化算法的多目标优化30-40
• 3.1 多目标优化问题数学模型30-31
• 3.2 多目标优化方法31-34
• 3.2.1 传统多目标优化方法31-33
• 3.2.2 基于进化算法的多目标优化方法33-34
• 3.3 多目标协同优化方法34-39
• 3.3.1 多目标协同优化思想设计34-36
• 3.3.2 仿真案例36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 流程工业多目标生产调度问题研究40-54
• 4.1 模型建立的基础40-42
• 4.1.1 状态任务网(STN)40-41
• 4.1.2 参数说明41-42
• 4.1.3 假设和规定42
• 4.2 多目标生产调度数学模型42-45
• 4.2.1 约束条件42-44
• 4.2.2 优化目标44-45
• 4.3 啤酒糖化车间生产调度仿真45-52
• 4.3.1 问题描述45-46
• 4.3.2 建模与求解方法46-50
• 4.3.3 仿真结果与分析50-52
• 4.4 本章小结52-54
• 第5章 总结与展望54-56
• 5.1 全文总结54-55
• 5.2 工作展望55-56
• 致谢56-58
• 参考文献58-64
• 附录64

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本文编号：341519