粒子群算法及其在橡胶硫化车间生产调度中的应用

论文摘要

本文对橡胶硫化车间的调度问题进行了系统的研究,归纳橡胶硫化车间的生产特点,提出划分时间槽计算硫化批次和划分订单计算硫化批次的两种分批策略,建立基于橡胶硫化车间的并行机多产品单工序批量调度模型。提出了一种改进粒子群算法(IPSO),新算法汲取了全局和局部PSO算法的优点,摆脱了局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性,提高全局搜索能力。将IPSO用于对经典测试函数的优化问题;采用实数编码转化为自然数编码的编码策略,用IPSO算法来优化批次数量一定的硫化车间调度问题。针对橡胶硫化车间批量调度问题的特点,划分时间槽计算硫化批次数目,设计编码方法、解码方法及非法粒子判断方法。提出引入遗传算法交叉操作和变异操作的类粒子群优化算法,用类粒子群优化算法求解黄海橡胶集团硫化车间调度问题,结果与GA优化结果进行比较,其求解效率和最优解均比GA的结果好。研究了多目标优化问题,提出基于多目标的橡胶硫化车间批量调度问题的数学模型,分析其复杂度。系统分析了协同进化算法,提出基于类微粒群算法的多种群协同进化算法,用该算法来求解黄海橡胶集团硫化车间的多目标调度问题,其结果与GA及类粒子群算法求解结果进行比较分析,证明新算法比后两者都有效。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 车间生产调度的概述
• 1.2.1 车间生产调度问题的描述
• 1.2.2 车间生产调度问题的特点
• 1.2.3 车间生产调度问题的分类
• 1.2.4 车间生产调度问题优化的主要目标
• 1.3 车间生产调度问题的历史与发展趋势
• 1.4 车间生产调度方法的历史与发展趋势
• 1.5 本论文的研究内容及章节安排
• 2 橡胶硫化车间调度优化的建模研究
• 2.1 引言
• 2.2 橡胶硫化车间调度优化问题的描述
• 2.3 橡胶硫化车间调度优化问题的分批策略
• 2.3.1 划分时间槽计算硫化批次的分批策略
• 2.3.2 划分时间槽估计批次数量
• 2.3.3 划分订单计算硫化批次的分批策略
• 2.3.4 划分订单估计批次数量
• 2.4 青岛黄海橡胶集团硫化车间调度优化问题的模型
• 2.4.1 符号定义
• 2.4.2 基本假设
• 2.4.3 数学模型
• 2.5 小结
• 3 粒子群优化算法
• 3.1 引言
• 3.2 PSO 算法的起源
• 3.3 PSO 算法的原理
• 3.4 PSO 算法的流程图
• 3.5 PSO 算法的特点
• 3.6 PSO 算法的应用
• 3.7 优化算法的效率评价
• 3.8 小结
• 4 改进粒子群算法及其应用于硫化车间调度优化问题的仿真实验
• 4.1 引言
• 4.2 改进粒子群算法（IPSO）
• 4.2.1 IPSO 算法的递推方程
• 4.2.2 IPSO 算法的流程
• 4.3 IPSO 算法优化连续函数的仿真实验
• 4.3.1 测试的连续函数
• 4.3.2 IPSO 与PSO 算法优化连续函数的比较
• 4.4 IPSO 算法应用于调度优化问题的仿真实验
• 4.4.1 问题描述
• 4.4.2 问题的编码与解码
• 4.4.2.1 问题编码
• 4.4.2.2 问题解码
• 4.4.3 GA 算法对批次数量一定的硫化车间调度问题编码和操作
• 4.4.3.1 GA 算法的交叉操作
• 4.4.3.2 GA 算法的变异操作
• 4.4.4 IPSO 算法应用于硫化车间调度优化问题的的仿真实验
• 4.5 本章小结
• 5 类粒子群算法及其在硫化车间调度优化问题中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 类粒子群算法
• 5.2.1 类粒子群算法的递推方程
• 5.2.2 类粒子群算法的流程
• 5.2.3 类粒子群算法的算子操作
• 5.2.3.1 交叉算子操作
• 5.2.3.2 变异算子操作
• 5.2.4 类粒子群算法与PSO 和GA 的比较
• 5.3 类粒子群算法在橡胶硫化车间的调度优化问题的应用
• 5.3.1 编码策略
• 5.3.2 非法粒子判断方法
• 5.3.3 解码策略
• 5.3.4 SPSO 应用于黄海橡胶集团硫化车间调度优化问题
• 5.4 本章小结
• 6 多种群协同进化算法及其在多目标硫化车间生产调度中的应用
• 6.1 引言
• 6.2 多目标优化问题概述
• 6.2.1 多目标优化问题模型
• 6.2.2 多目标优化关键问题
• 6.2.2.1 评价标准
• 6.2.2.2 适应值评价方法
• 6.2.2.3 多目标问题的求解方法
• 6.3 基于多目标的橡胶硫化车间调度问题的数学建模
• 6.3.1 问题描述
• 6.3.2 数学模型
• 6.4 基于类粒子群算法的多种群协同进化算法
• 6.4.1 协同进化算法概述
• 6.4.2 基于类微粒群算法的多种群协同进化算法的原理
• 6.4.3 基于类微粒群算法的多种群协同进化算法的流程图
• 6.5 CMOBSPSO 在多目标橡胶硫化车间调度优化问题中的应用
• 6.6 本章小结
• 总结与展望
• 本文工作总结
• 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表（录用）的学术论文目录