考慮機(jī)器差異能耗的雙目標(biāo)節(jié)能批調(diào)度算法研究.pdf

1、生產(chǎn)調(diào)度問題是一類重要的組合優(yōu)化問題，在許多現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)實(shí)踐領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，如典型的大規(guī)模半導(dǎo)體集成芯片生產(chǎn)過程中的高溫測試環(huán)節(jié)及港口貨物裝卸、多級船閘調(diào)度、物流運(yùn)輸、航空工業(yè)等領(lǐng)域。在批調(diào)度問題中批處理機(jī)可同時(shí)加工多個(gè)工件。批調(diào)度問題比傳統(tǒng)調(diào)度問題更為復(fù)雜，求解難度更大，對于批處理機(jī)調(diào)度問題的研究對改進(jìn)企業(yè)資源利用率及生產(chǎn)效率有重要的意義。
　　由于新出現(xiàn)的問題復(fù)雜性更高，因此研究者通常從簡單的單機(jī)加工環(huán)境開始研究，對單機(jī)問

2、題的研究有利于我們求解更復(fù)雜的多機(jī)調(diào)度問題。另外隨著綠色制造概念的提出，考慮節(jié)能目標(biāo)的平行機(jī)批調(diào)度方法是一個(gè)迫切需要解決的科學(xué)問題，且目前的研究成果較少。所以本文研究的是考慮機(jī)器能耗的雙目標(biāo)節(jié)能批調(diào)度算法問題。
　　首先，本文簡單闡述了生產(chǎn)調(diào)度問題的產(chǎn)生背景、相關(guān)概念和分類，然后介紹批調(diào)度中的加工環(huán)境及考慮能源消耗等問題的研究現(xiàn)狀。
　　接著，本文對批調(diào)度問題的求解方法進(jìn)行概括，通常有確定性方法和近似方法兩種。然后對這兩類算

3、法的特點(diǎn)進(jìn)行簡要分析，并描述其大致框架和主流算法。
　　隨后，針對工件動(dòng)態(tài)到達(dá)，優(yōu)化目標(biāo)為最小化制造跨度及機(jī)器總能耗的平行機(jī)批調(diào)度問題。先設(shè)計(jì)所研究問題的CPLEX模型，并考慮一種高效的基于蟻群優(yōu)化算法(BOACO)從而獲得問題的解。通過研究優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的特征，為減小搜索空間，采用候選集策略來構(gòu)建解。同時(shí)，分析解的浪費(fèi)空間與問題目標(biāo)的相關(guān)性，為更好的指導(dǎo)螞蟻的搜索行為，基于浪費(fèi)空間來定義啟發(fā)式信息。另外，為進(jìn)一步提高解的質(zhì)量，設(shè)計(jì)

4、兩個(gè)有效的局部優(yōu)化策略分別對每個(gè)目標(biāo)函數(shù)值優(yōu)化。最后，對提出的蟻群優(yōu)化算法BOACO給出完整的算法描述。
　　然后，為驗(yàn)證本文所提算法的性能，通過仿真實(shí)驗(yàn)與其他已有算法在解的質(zhì)量、多樣性和時(shí)間性能等方面進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，所提算法BOACO在覆蓋率、超體積等評價(jià)指標(biāo)下優(yōu)于其他幾種多目標(biāo)進(jìn)化算法。
　　最后，針對本文所研究的節(jié)能雙目標(biāo)平行機(jī)批調(diào)度問題和所提出的解決方法進(jìn)行了總結(jié)，并對批調(diào)度問題在未來更進(jìn)一步的研究方向進(jìn)行了簡