柔性车间调度问题中的智能优化算法研究

发布时间：2017-08-02 06:24

  本文关键词：柔性车间调度问题中的智能优化算法研究

  更多相关文章： 柔性流水车间调度 柔性作业车间调度 蝙蝠算法 优化算法 时钟算法 多目标优化

【摘要】：车间调度问题是典型的组合优化问题,目的是通过合理安排各种生产资源以满足生产的某些性能指标,它是制造型企业生存和提高市场竞争力的核心因素。与传统车间调度不同的是,柔性车间调度增加了加工机器柔性的特性,使其更贴近现实生产模式,因而对它的研究更具有实际应用价值。本文以一种新型的群智能算法—蝙蝠算法作为优化算法,分别针对柔性车间调度中的单目标和多目标两类问题模型展开讨论,本文的主要工作有:首先,对柔性车间调度问题进行了系统性的阐述,包括问题的概念、分类、特点和性能指标等;其次,对蝙蝠算法进行了详细的分析,包括蝙蝠的行为、回声定位的声学原理、算法中的假设、变量更新规则、算法流程和二进制版本蝙蝠算法等;然后研究了蝙蝠算法及其改进方法在柔性车间调度中的应用;最后给出了主要结果和展望。工作的具体细节概述如下:(1)采用基本蝙蝠算法对单目标柔性流水车间调度问题进行了求解,为了使蝙蝠算法能够求解离散型组合优化问题,根据基本蝙蝠算法的思想,提出了一种离散型蝙蝠算法。首先,构建了其数学模型;其次,在深入研究蝙蝠算法和FFSP调度问题的特点基础上,给出了基于工序和工件优先级的双层编码策略;然后,为了表达出工件、工序、机器、加工时间和加工状态等信息,定义了工件与工序关联矩阵、工件工序加工矩阵、临时资源池矩阵和资源状态矩阵,且算法重新定义了位置与速度的操作算子来实现蝙蝠个体在搜索空间中的移动;最后,对三组实际生产车间调度数据进行了仿真,实验结果表明,所提出的算法具有较高的求解精度,是一种有效的优化算法,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法。(2)针对蝙蝠算法在求解柔性作业车间调度问题上存在的求解精度不高、局部探索能力不强等缺点,进一步研究蝙蝠算法在柔性作业车间调度问题中的应用,提出一种改进蝙蝠算法来优化柔性作业车间调度问题。首先,为了增强种群邻域搜索能力和跳出局部最优解能力,定义了插入、翻转、交叉和变异这四个操作;其次,为了克服基本蝙蝠算法的固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,为了使种群合理地控制全局搜索能力和局部探索能力,采用呈指数递减的惯性权重策略;最后,通过具体实际生产车间调度数据验证了改进算法的有效性和优越性。(3)针对多目标柔性作业车间调度问题,提出一种混合离散蝙蝠算法来求解。首先,考虑了最大完工时间、加工成本和加工质量等目标,建立了多目标柔性作业车间调度问题模型;其次,根据加工时间、加工成本、加工质量和机器信息,提出一种基于工序排序和机器选择的编码策略,该编码方式既给出各个工件工序间的先后顺序关系,还给出了工件的每道工序选择所要加工的机器;然后,为了提高蝙蝠算法的初始种群质量,在通过分析初始选择的机器与每道工序调度完工时间两者关系的基础上,提出一种优先指派规则策略来完成种群初始化,同时采用位置变异策略来使得算法在较短的时间内尽可能多地搜索到最优位置;最后,通过实验对比和分析,验证了该算法的可行性、有效性和优越性。(4)在柔性作业车间调度问题中,针对存在多个工件在机器上并行加工的情况,首次提出时钟算法来计算问题的目标值。
【关键词】：柔性流水车间调度 柔性作业车间调度 蝙蝠算法 优化算法 时钟算法 多目标优化
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TB497
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 本文主要工作12
• 1.4 本文章节安排12-14
• 第二章 基本理论知识介绍与分析14-28
• 2.1 车间调度问题14-16
• 2.1.1 车间调度问题的描述14
• 2.1.2 车间调度问题的分类及特点14-15
• 2.1.3 车间调度问题的发展趋势15-16
• 2.2 柔性车间调度问题16-19
• 2.2.1 符号定义16
• 2.2.2 FFSP描述16-17
• 2.2.3 FJSP描述17-18
• 2.2.4 常用的性能指标18-19
• 2.3 蝙蝠算法19-26
• 2.3.1 蝙蝠算法概述19
• 2.3.2 蝙蝠算法生物学原理19-20
• 2.3.3 基本蝙蝠算法20-23
• 2.3.4 二进制蝙蝠算法23-26
• 2.3.5 蝙蝠算法研究进展26
• 2.4 本章小结26-28
• 第三章 基于离散蝙蝠算法的单目标柔性流水车间调度研究28-40
• 3.1 问题描述及优化性能指标28
• 3.2 算法设计28-34
• 3.2.1 编码策略28-30
• 3.2.2 种群初始化30
• 3.2.3 冲突检测及调度规则30-31
• 3.2.4 位置更新31-34
• 3.2.5 算法流程34
• 3.3 实例仿真和算法比较34-39
• 3.3.1 实例测试35-38
• 3.3.2 算法比较38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 基于改进蝙蝠算法的单目标柔性作业车间调度研究40-50
• 4.1 问题描述及性能指标40
• 4.2 改进蝙蝠算法40-43
• 4.2.1 编码和解码策略40
• 4.2.2 种群初始化40-42
• 4.2.3 位置更新42-43
• 4.2.4 惯性权重的调整43
• 4.2.5 算法流程图43
• 4.3 实例仿真与算法比较43-49
• 4.3.1 实例测试43-48
• 4.3.2 算法比较48-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 基于混合离散蝙蝠算法的多目标柔性作业车间调度研究50-61
• 5.1 多目标优化理论50
• 5.2 多目标FJSP描述及数学建模50-51
• 5.3 算法设计51-55
• 5.3.1 编码和解码策略52
• 5.3.2 优先指派规则策略52-53
• 5.3.3 时钟算法53-55
• 5.3.4 算法流程55
• 5.4 实例仿真和算法比较55-60
• 5.5 本章小结60-61
• 第六章 主要结论与展望61-63
• 6.1 主要结论61-62
• 6.2 展望62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-69
• 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文69

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 潘全科;赵保华;屈玉贵;毕于慧;;一类解决无等待流水车间调度问题的蚁群算法[J];计算机集成制造系统;2007年09期

2 何利;刘永贤;刘笑天;;粒子群优化算法求解车间调度问题[J];机械与电子;2007年08期

3 王秋芬;杨泽平;梁道雷;;一种改进的车间调度问题算法[J];科学技术与工程;2013年11期

4 苏子林;;车间调度问题及其进化算法分析[J];机械工程学报;2008年08期

5 徐建有;董乃群;顾树生;;带有顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题[J];计算机集成制造系统;2013年12期

6 康宁,王凤儒,刘丕娥,常会友;有交货期的单件车间调度问题的逆序算法[J];系统工程理论与实践;1999年12期

7 马邦雄;叶春明;;利用猫群算法求解流水车间调度问题[J];现代制造工程;2014年06期

8 曲媛;杨晓伟;;关于流水车间调度问题的综述[J];中小企业科技;2007年08期

9 王柏琳;李铁克;;等待时间受限的流水车间调度问题的若干性质[J];系统工程理论与实践;2012年06期

10 邵扬;王晓娟;;类电磁机制算法求解模糊流水车间调度问题[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2013年02期

中国重要会议论文全文数据库 前3条

1 邹逢兴;曾令李;高政;刘烽;;一种求解混合流水车间调度问题的分布式方法[A];2009中国控制与决策会议论文集（2）[C];2009年

2 朱婧;;求解车间调度问题的改进模拟退火算法[A];第五届（2010）中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2010年

3 洪宗友;庞哈利;;No-wait流水车间调度问题的一种启发式算法[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

中国博士学位论文全文数据库 前7条

1 陶翼飞;面向分组加工的混合流水车间优化调度问题研究[D];昆明理工大学;2013年

2 何利;即时定制生产模式及其车间调度问题的研究[D];东北大学;2008年

3 黄英杰;基于目标级联法和智能优化算法的车间调度问题研究[D];华南理工大学;2012年

4 刘延风;置换流水车间调度问题的几种智能算法[D];西安电子科技大学;2012年

5 常桂娟;基于微粒群算法的车间调度问题研究[D];青岛大学;2008年

6 崔U，

本文编号：608015