改進的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機時代的來臨，輪胎生產(chǎn)這種傳統(tǒng)工藝面臨著巨大挑戰(zhàn)，如何高效生產(chǎn)且滿足客戶要求成為國內(nèi)外輪胎制造商們最需要解決的問題。硫化工序作為輪胎生產(chǎn)的重要工序，對其車間生產(chǎn)進行調(diào)度優(yōu)化對提升輪胎企業(yè)生產(chǎn)水平至關(guān)重要。因此，本文以輪胎硫化車間作為研究對象，著重研究硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題。
　　通過查閱大量文獻，對硫化車間調(diào)度的研究現(xiàn)狀進行闡述，分析輪胎硫化工序生產(chǎn)特點，根據(jù)硫化車間多目標(biāo)、多約束的實際生產(chǎn)情況，考慮各種影響硫化車間的生產(chǎn)因

2、素，提出并建立硫化車間的數(shù)學(xué)模型。
　　針對硫化車間存在的生產(chǎn)調(diào)度問題，提出了一種結(jié)合遺傳算子的改進粒子群優(yōu)化算法。該算法首先采用一種局部與全局相結(jié)合的搜索策略，引入局部極值概念對粒子群算法速度公式進行修改，避免算法早熟收斂。再與遺傳算法融合，通過選擇、交叉、變異算子進一步優(yōu)化，使結(jié)果向最優(yōu)值趨近。根據(jù)硫化車間特點，采用基于任務(wù)的編碼方式，使生產(chǎn)任務(wù)與硫化機器一一對應(yīng)。最后將改進的粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于求解單目標(biāo)硫化車間調(diào)度優(yōu)化問題

3、中，驗證了該算法在實際生產(chǎn)調(diào)度過程中的可行性。
　　研究多目標(biāo)硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題，引入Pareto解的相關(guān)概念。根據(jù)多目標(biāo)硫化車間的生產(chǎn)特點，提出一種多目標(biāo)粒子群混合算法。該算法采用自適應(yīng)慣性權(quán)重對粒子速度更新公式進一步改進，保持種群的多樣性，再與遺傳算法相結(jié)合，提高算法的搜索性能，使改進后的算法能夠滿足多目標(biāo)的生產(chǎn)需求。通過與其它優(yōu)化算法在實際調(diào)度中的比較，驗證了該算法的優(yōu)越性。
　　研究動態(tài)不確定狀態(tài)下的多目標(biāo)硫化車間