不确定环境下的机器排序问题

发布时间：2017-04-25 00:02

  本文关键词：不确定环境下的机器排序问题，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：不确定规划自2009年提出以来就被应用于各类经典规划问题。机器排序问题在车间管理、计算机系统、自动化生产等实际场景中有着十分重要的应用。2010年,不确定变量被引入机器排序问题的研究中,自此,许多学者对不确定环境中的机器排序问题做了研究。这些研究主要包括平行机的最小化最大完工时间模型、期望-方差-熵模型以及机器排序的目标规划模型。但之前的工作并没有考虑到工件自身带有到达时间和交货时间的问题。在实际生产生活中,经常会有待加工的工件是分批次运达车间的情况,这就需要考虑工件的到达时间;同样在很多情况下,待加工工件也会有规定好的交货时间,过早或者过晚完工都会产生额外的费用,所以需要合理安排加工顺序,减少额外开支。本文首次将到达时间和交货时间引入不确定环境下的机器排序问题,并在此基础上,讨论了工件的完工时间和最大完工时间的表达形式及其逆不确定分布,提出了带有新参数的机器排序模型。本文的主要创新点有:一、在不确定环境下的机器排序中引入了到达时间参数r,提出了新的平行机的机器排序模型;二、在不确定环境下的机器排序中引入了交货时间参数d,同时提出了最小化加权延误时间模型和最小化加权提前时间模型;三、根据模型的特点,设计了针对新模型的混合智能算法,并给出了数值实例。
【关键词】：不确定理论 不确定规划 机器排序问题 遗传算法
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O223
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 主要符号对照表7-8
• 第1章 选题背景及意义8-12
• 1.1 机器排序问题8-9
• 1.2 不确定规划9-10
• 1.3 研究内容10-12
• 第2章 基础知识12-16
• 2.1 不确定测度12-13
• 2.2 不确定变量13-16
• 第3章 机器排序模型16-25
• 3.1 基本假设16-17
• 3.2 基本符号17
• 3.3 决策向量17-18
• 3.4 完工时间18-19
• 3.5 最大完工时间19
• 3.6 新模型19-25
• 3.6.1 模型一： 带到达时间的平行机排序模型19-20
• 3.6.2 模型二： 最小化加权延误时间模型20-22
• 3.6.3 模型三： 最小化加权提前时间模型22-25
• 第4章 混合智能算法25-31
• 4.1 99法求期望25
• 4.2 遗传算法25-26
• 4.3 机器排序问题的混合智能算法26-30
• 4.3.1 编码生成初始种群26-27
• 4.3.2 计算目标函数值27-28
• 4.3.2.1 模型一27
• 4.3.2.2 模型二27-28
• 4.3.2.3 模型三28
• 4.3.3 选择28-29
• 4.3.4 交叉29
• 4.3.5 变异29-30
• 4.3.6 算法的终止30
• 4.4 算法步骤30-31
• 第5章 数值实验31-34
• 第6章 总结34-35
• 6.1 文章主要内容34
• 6.2 未来研究方向34-35
• 参考文献35-38
• 致谢38-40
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果40

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