基于混合遺傳算法的多階段產(chǎn)品批調(diào)度問(wèn)題的研究.pdf

1、基于并行單元的多階段多產(chǎn)品批調(diào)度問(wèn)題(MMSP)是一種重要的調(diào)度問(wèn)題，其特點(diǎn)是各訂單均需經(jīng)過(guò)一定的加工階段，每個(gè)訂單在每個(gè)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(biāo)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(biāo)達(dá)到最優(yōu)。目前許多化工、鋼鐵、制藥領(lǐng)域等流程工業(yè)中的組合優(yōu)化問(wèn)題均屬于MMSP的范疇，因此研究MMSP具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文主要研究改進(jìn)遺傳算法來(lái)求解多階段多產(chǎn)品批調(diào)度問(wèn)題。
　　 首先，基

2、于智能體能量進(jìn)化的鄰域感知能力結(jié)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(chǎn)品批調(diào)度問(wèn)題。算法采用遺傳算法的十進(jìn)制編碼，將訂單的加工序列表示為每個(gè)智能體的編碼；采用后向指派規(guī)則實(shí)現(xiàn)調(diào)度序列和編碼序列之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；各智能體與其鄰域環(huán)境的智能體通過(guò)一定的進(jìn)化機(jī)制實(shí)現(xiàn)智能體能量的提高。由仿真結(jié)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(jìn)化結(jié)構(gòu)改為多維網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，采用多

3、維網(wǎng)格智能體遺傳算法來(lái)求解多階段多產(chǎn)品批調(diào)度問(wèn)題。多維網(wǎng)格的智能體進(jìn)化機(jī)制，通過(guò)增加智能體鄰域空間所包含的智能體的數(shù)量進(jìn)一步提高智能體的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，從而加速智能體能量的提高。通過(guò)對(duì)多階段多產(chǎn)品調(diào)度問(wèn)題的仿真，結(jié)果表明：多維網(wǎng)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(chǎn)品調(diào)度問(wèn)題的有效算法。
　　 最后，為了避免多維網(wǎng)格智能體遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)的劣勢(shì)，提出一種求解多階段多產(chǎn)品批調(diào)度問(wèn)題的混合遺傳算法-多智能體文化遺