差異工伯批調(diào)度問(wèn)題的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)加權(quán)多態(tài)蟻群算法研究.pdf

1、差異工件批調(diào)度問(wèn)題在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中有著廣泛的應(yīng)用,針對(duì)差異工件批調(diào)度問(wèn)題的調(diào)度算法的研究有利于提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,增加企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。本文主要針對(duì)動(dòng)態(tài)加權(quán)自適應(yīng)蟻群算法在差異工件單機(jī)批調(diào)度和差異工件平行機(jī)批調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用展開(kāi)深入研究,在確定型差異工件批調(diào)度問(wèn)題的基礎(chǔ)上又推廣到模糊生產(chǎn)環(huán)境下的差異工件批調(diào)度問(wèn)題中,使其更貼近于生產(chǎn)實(shí)際。
　　 本文首先從差異工件單機(jī)批調(diào)度問(wèn)題入手,針對(duì)該問(wèn)題的特性,設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)自適應(yīng)加權(quán)多態(tài)蟻群算

2、法,算法中借鑒了多態(tài)蟻群中關(guān)于不同蟻群擁有不同的任務(wù)目標(biāo)和信息素更新機(jī)制的想法,同時(shí)針對(duì)多態(tài)蟻群算法容易迅速陷入局部最優(yōu)或者直接無(wú)法遍歷所有工件的不足,進(jìn)行了不少改進(jìn)工作:引入加權(quán)因子對(duì)搜索蟻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行改進(jìn),克服了基本多態(tài)蟻群算法中重復(fù)搜索某個(gè)工件,而放棄了對(duì)其他工件的搜索的不足；針對(duì)搜索蟻的信息素更新機(jī)制,通過(guò)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)地調(diào)整信息素?fù)]發(fā)因子和信息素強(qiáng)度,并將基本蟻群算法的全局更新策略和多態(tài)蟻群算法的局部最優(yōu)更新策略相結(jié)合,克服

3、了基本蟻群算法容易不收斂和多態(tài)蟻群算法很快陷入局部最優(yōu)的缺陷,并通過(guò)大量的仿真試驗(yàn)證明了該改進(jìn)算法和其他算法相比較有很大程度的改進(jìn)。
　　 其次,本文深入分析了該算法中的各個(gè)參數(shù)對(duì)算法性能的影響以及這些參數(shù)的組合對(duì)算法性能的影響。主要用兩次正交試驗(yàn)對(duì)差異工件單機(jī)批調(diào)度問(wèn)題的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)加權(quán)多態(tài)蟻群算法參數(shù)的選取進(jìn)行分析,并獲得了最佳組合。
　　 接著,將動(dòng)態(tài)自適應(yīng)加權(quán)多態(tài)蟻群算法應(yīng)用到更切合實(shí)際的模糊生產(chǎn)環(huán)境下的差異工件單