基于蚁群算法的车间动态调度方法研究

基于蚁群算法的车间动态调度方法研究

论文摘要

随着信息技术的发展和经济的全球化,调度问题一直是制造企业的核心环节,虽然经典的调度算法已经得到了广泛的应用与研究,但在实际中应用的结果并不理想。因为经典的调度算法主要针对的是静态的环境,而实际的生产环境是动态的,比如新的订单的加入和取消,设备发生故障等都会影响调度的结果。因此,在市场需求变化迅速的今天,本文更有必要解决复杂的现实生产环境下的动态车间调度问题。本文提出了基于蚁群算法的多Agent系统来解决动态车间调度问题。采用结合了蚁群算法的多Agent结构对动态事件进行调度安排。仿真试验表明:本文的方法在解决动态车间调度问题上不仅在效率上有所提高,系统的稳定性也有很大改善。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • §1-1 问题的提出
  • §1-2 研究思路与技术路线
  • §1-3 选题背景与研究意义
  • §1-4 论文结构与主要内容
  • 第二章 动态车间调度方法综述
  • §2-1 车间调度问题的分类
  • §2-2 动态车间调度问题的特点及评价指标
  • 2-2-1 动态车间调度问题的特点
  • 2-2-2 动态车间调度问题的评价指标
  • §2-3 动态车间调度问题的研究现状
  • 2-3-1 传统的研究方法
  • 2-3-2 智能的调度方法
  • 2-3-3 组合优化法
  • §2-4 分析与总结
  • 第三章 蚁群算法文献综述
  • §3-1 蚁群算法原理
  • 3-1-1 蚁群算法的特点
  • 3-1-2 蚁群算法的应用领域
  • §3-2 蚁群算法的发展历程
  • §3-3 蚁群算法在车间调度问题上的应用
  • §3-4 蚁群算法的发展方向
  • §3-5 分析与总结
  • 第四章 MAS调度结构设计
  • §4-1 MAS理论介绍
  • 4-1-1 Agent的定义
  • 4-1-2 Agent的特性
  • 4-1-3 Agent的基本结构
  • 4-1-4 多智能体系统MAS
  • 4-1-5 MAS的通信
  • §4-2 MAS调度结构设计
  • 4-2-1 CNP的局限性
  • 4-2-2 基于ACO的MAS结构
  • 4-2-3 Agent的内部基本模型
  • 4-2-4 数据库设计
  • §4-3 动态问题的解决方案
  • §4-4 本章小结
  • 第五章 基于蚁群算法的作业车间的动态调度
  • §5-1 模型构建
  • 5-1-1 问题描述及目标函数
  • 5-1-2 job-shop问题的析取图模型
  • 5-1-3 算法流程
  • §5-2 仿真实验
  • §5-3 性能比较
  • §5-4 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • §6-1 总结
  • §6-2 展望
  • 参考文献
  • 附录 蚁群算法源代码
  • 致谢
  • 攻读学位期间所取得的相关科研成果
  • 相关论文文献

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