協(xié)同粒子群算法及其在車間調(diào)度中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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1、進(jìn)入二十一世紀(jì)以來,科技發(fā)展日新月異,世界經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,隨著世界經(jīng)濟(jì)的全球化,企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)不僅僅局限于本國(guó)國(guó)內(nèi),越來越多的企業(yè)努力想國(guó)外開拓市場(chǎng),與國(guó)外企業(yè)競(jìng)爭(zhēng),也有越來越多的國(guó)外企業(yè)進(jìn)入國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)。
   現(xiàn)代企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng),不在僅僅根據(jù)企業(yè)硬體設(shè)施和技術(shù)能力的優(yōu)劣,企業(yè)的生產(chǎn)與運(yùn)作管理的效率也極大的影響企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,而車間調(diào)度則是提高企業(yè)生產(chǎn)與運(yùn)作管理效率重要環(huán)節(jié)。車間調(diào)度是指按照時(shí)間的先后順序合理的分配制造系統(tǒng)的有限資源,以滿足某

2、個(gè)或某些特定生產(chǎn)指標(biāo)的活動(dòng);車間調(diào)度問題是組合優(yōu)化問題,屬于NP-hard完全問題,隨著問題規(guī)模的變大,計(jì)算量急劇增加,難以用常規(guī)優(yōu)化方法求解。為了更好的解決作業(yè)車間調(diào)度問題,各種智能計(jì)算方法逐漸被引入到調(diào)度問題求解中。
   粒子群優(yōu)化算法是一種基于種群的隨機(jī)優(yōu)化技術(shù),是一種群智能優(yōu)化算法。粒子群算法自上世紀(jì)90年代提出以來,雖然僅僅發(fā)展了十幾年,但由于其算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn),發(fā)展迅速,目前已被廣泛研究和應(yīng)用,但其也

3、存在早熟、收斂精度不高等缺點(diǎn)。協(xié)同粒子群算法是在粒子群算法的基礎(chǔ)上,通過劃分將現(xiàn)有種群劃分為若干個(gè)子種群,所有子種群獨(dú)立進(jìn)化,局部信息共享,有效的克服了傳統(tǒng)粒子群算法早熟和搜索精度差的缺點(diǎn)。本文基于協(xié)同粒子群算法,針對(duì)Job-shop調(diào)度問題和Flow-shop調(diào)度問題的不同特點(diǎn),設(shè)計(jì)不同的粒子編碼方式,基于工序的編碼方式和基于工件的編碼方式,對(duì)兩種典型的車間調(diào)度問題進(jìn)行求解,并通過仿真驗(yàn)證了協(xié)同粒子群算法在求解車間調(diào)度問題上的可行性與

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