不確定多時間柔性作業(yè)車間調(diào)度模型及求解方法研究.pdf

1、作業(yè)車間調(diào)度(Job Shop Scheduling)是在車間層資源約束條件下實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)任務(wù)優(yōu)化的過程。現(xiàn)有作業(yè)車間調(diào)度研究多基于理想的作業(yè)車間調(diào)度模型和嚴(yán)格的假設(shè)條件，忽略了加工時間之外的運(yùn)輸時間、設(shè)備調(diào)整時間和維修時間等時間因素，并將生產(chǎn)中的各種不確定因素簡化為確定因素，模型與生產(chǎn)車間的實(shí)際情況存在脫節(jié)，極大制約了其實(shí)用性。為此，研究更加符合實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的調(diào)度模型，對提高車間調(diào)度的應(yīng)用性能具有重要的理論和實(shí)際意義。
　　本文針對

2、經(jīng)典柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，考慮生產(chǎn)實(shí)際中普遍存在的設(shè)備調(diào)整時間、運(yùn)輸時間和維修時間等多種不確定時間因素的影響，建立了一種不確定多時間柔性作業(yè)車間調(diào)度模型，并提出一種改進(jìn)的人工魚群算法求解該調(diào)度模型。論文主要內(nèi)容包括：
　?、籴槍θ嵝宰鳂I(yè)車間調(diào)度問題需要解決的機(jī)器選擇和工藝排序兩個子問題，采用雙子串編碼方式，設(shè)計(jì)人工魚群算法求解該問題。針對基本人工魚群算法存在的尋優(yōu)精度低等不足，提出了柔性參數(shù)設(shè)置、步長參數(shù)分解等改進(jìn)策略，提高了算法

3、尋優(yōu)能力。通過標(biāo)準(zhǔn)MK算例驗(yàn)證了改進(jìn)人工魚群算法的有效性。
　　②深入分析加工時間、調(diào)整時間、運(yùn)輸時間、維修時間等多種時間因素在車間生產(chǎn)過程中的重要性，建立綜合考慮上述四種時間因素的柔性作業(yè)車間調(diào)度模型。最后以最小化最大完工時間為優(yōu)化目標(biāo)，利用改進(jìn)人工魚群算法求解該調(diào)度模型。對比分析實(shí)際生產(chǎn)條件下多時間柔性作業(yè)車間調(diào)度模型和經(jīng)典調(diào)度模型的差別表明，在調(diào)度模型中充分考慮各種時間因素，有助于增強(qiáng)調(diào)度模型的實(shí)用性。
　?、坩槍?shí)際