基于混合遗传算法的作业车间调度问题的研究

论文摘要

车间作业调度是根据产品制造需求合理分配产品制造资源,进而达到合理利用产品制造资源、提高企业经济效益的目的。由于车间调度问题是NP-Hard问题,不能找到一种多项式复杂度的算法得到最优的调度方案,所以现有研究力求寻找近似最优的可行调度方案。本文介绍了一些当前的应用于作业车间调度系统的近似算法,并提出了一些新的观点、新的看法。主要体现在两个方面:混合遗传算法的研究及其在作业车间调度系统中的应用;批量的柔性作业车间调度的优化。遗传算法,作为一种进化算法,在作业车间调度系统中得到了广泛的应用。但是遗传算法有着“早熟”的现象,本文通过模拟退火算法改善这种现象,即高温的时候,减缓变异速率,低温的时候,加快变异速率,并把这种方法应用到了作业车间调度上。本文分析了批量调度的形式、批量调度和单批次调度之间的关系,独创性的把批量调度问题转化成了单批次的调度问题,使问题得到了简化。同时对于具有柔性加工路径的作业车间调度问题,提出了一种2维编码的方式,使得问题得到顺利的解决。通过实验仿真表明,在作业车间调度问题上,本文提出的混合遗传算法能够在一定程度上改善遗传算法的“早熟”现象,获得更优的调度方案。而批量调度性能则得到了大大的提高,为后续的工作提供了一种新思路。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源及背景
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 课题背景
• 1.2 课题研究的目的及意义
• 1.3 国内外调度问题的研究现状和存在的问题
• 1.3.1 国内外的研究现状
• 1.3.2 存在的问题
• 1.4 本文内容及组织
• 1.4.1 本文内容
• 1.4.2 本文的组织
• 第2章 车间作业调度问题
• 2.1 车间作业调度问题的描述、模型表示和特点
• 2.1.1 车间作业调度的问题描述
• 2.1.2 车间作业调度问题的模型表示
• 2.1.3 车间作业调度问题的特点
• 2.2 车间作业调度问题的分类
• 2.3 车间作业调度问题的传统解法
• 2.4 本章小结
• 第3章 混合遗传算法及其在作业车间调度系统中的应用
• 3.1 遗传算法
• 3.1.1 遗传算法的基本概念
• 3.1.2 遗传算法基本流程及其优缺点
• 3.2 模拟退火算法
• 3.2.1 模拟退火算法介绍
• 3.2.2 模拟退火算法流程
• 3.3 混合遗传算法
• 3.3.1 混合遗传算法的流程
• 3.3.2 混合遗传算法的优越性
• 3.4 混合遗传算法在作业车间调度系统中的应用
• 3.4.1 编码、译码
• 3.4.2 初始种群
• 3.4.3 确定适应度函数
• 3.4.4 交叉
• 3.4.5 变异算子
• 3.4.6 选择
• 3.5 本章小结
• 第4章 批量柔性加工路径作业车间调度的优化
• 4.1 批量柔性加工路径作业车间调度问题描述
• 4.1.1 柔性的作业车间调度问题
• 4.1.2 批量的作业车间调度
• 4.2 循环调度问题分析及解决方法
• 4.2.1 循环调度问题的分析
• 4.2.2 循环调度问题的解决方法
• 4.3 柔性加工路径的作业车间调度的解决方案
• 4.4 本章小结
• 第5章 实验仿真与系统设计
• 5.1 实验仿真
• 5.1.1 混合遗传算法在作业车间调度系统中的应用
• 5.1.2 批量柔性作业车间调度的实验证明
• 5.2 系统设计
• 5.2.1 基本信息
• 5.2.2 调度的算法运行
• 5.2.3 调度的结果显示
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢