基于混合遺傳算法的多階段產品批調度問題的研究.pdf

1、基于并行單元的多階段多產品批調度問題(MMSP)是一種重要的調度問題，其特點是各訂單均需經過一定的加工階段，每個訂單在每個加工階段所包括的并行加工單元上的加工屬性各不相同，目標是確定所有訂單的加工序列及各加工單元的分配從而使某性能指標達到最優(yōu)。目前許多化工、鋼鐵、制藥領域等流程工業(yè)中的組合優(yōu)化問題均屬于MMSP的范疇，因此研究MMSP具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文主要研究改進遺傳算法來求解多階段多產品批調度問題。
　　 首先，基

2、于智能體能量進化的鄰域感知能力結合遺傳算法靈活的編碼方式，采用一維智能體遺傳算法求解多階段多產品批調度問題。算法采用遺傳算法的十進制編碼，將訂單的加工序列表示為每個智能體的編碼；采用后向指派規(guī)則實現(xiàn)調度序列和編碼序列之間的對應關系；各智能體與其鄰域環(huán)境的智能體通過一定的進化機制實現(xiàn)智能體能量的提高。由仿真結果可得：一維智能體遺傳算法有效提高了種群的多樣性，具有較好的尋優(yōu)能力。
　　 其次，將智能體進化結構改為多維網格結構，采用多

3、維網格智能體遺傳算法來求解多階段多產品批調度問題。多維網格的智能體進化機制，通過增加智能體鄰域空間所包含的智能體的數量進一步提高智能體的競爭機制，從而加速智能體能量的提高。通過對多階段多產品調度問題的仿真，結果表明：多維網格智能體遺傳算法，提高了算法的收斂性能，是求解多階段多產品調度問題的有效算法。
　　 最后，為了避免多維網格智能體遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)的劣勢，提出一種求解多階段多產品批調度問題的混合遺傳算法-多智能體文化遺