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文檔簡介
1、Job Shop調(diào)度是計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)工程中的一個重要組成部分,它對企業(yè)的生產(chǎn)管理和控制系統(tǒng)有著重要的影響。同時,Job Shop調(diào)度問題(Job Shop schedulingproblem,JSP)又是一個典型的NP Hard問題,是組合優(yōu)化問題中最難求解的問題之一。將優(yōu)化方法的理論研究引入到Job Shop生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域中,改進算法性能、拓寬算法應用領(lǐng)域,完善算法體系,是一個同時具有理論意義和應用價值的課題。
2、 本文分析總結(jié)了一些現(xiàn)有的調(diào)度算法,針對它們的不足,基于免疫理論和遺傳算法,設(shè)計了一種新穎的自適應混合免疫遺傳算法SIGA(Self-adaptive Hybrid Immune GeneticAlgorithm)。為了更有效地求解JSP,基于SIGA提出了改進的調(diào)度算法SIGA II。本文的主要工作如下:
1.針對傳統(tǒng)免疫遺傳算法存在過早收斂及后期搜索效率低的問題,提出一種基于濃度的自適應混合免疫遺傳算法(SIGA)
3、,該算法有效融合多種群遺傳算法與模擬退火算法的優(yōu)點,同時在算法中引入生物免疫系統(tǒng)中抗體多樣性的維持機制,提出了基于濃度的自適應交叉變異算子和選擇策略,通過仿真實驗,證明了算法的有效性;
2.將該算法應用于求解JSP,給出了一種基于免疫遺傳算法的求解方法,以及染色體的編碼方法和相應的免疫遺傳操作,針對Job Shop調(diào)度問題的特殊復雜性,本文將轉(zhuǎn)換瓶頸算法(Shifting Bottleneck)和禁忌算法(Tabu)兩者相
4、結(jié)合,提出了一種瓶頸禁忌算法(STA),并將瓶頸禁忌算法引入SIGA中,提出改進的自適應混合免疫遺傳算法(SIGA II),加強算法在求解JSP的局部搜索能力,從而進一步提高算法的性能。
3.通過對JSP中的經(jīng)典Benchmarks算例問題進行仿真實驗,系統(tǒng)地分析了一些關(guān)鍵參數(shù)和算子對算法性能的影響,結(jié)果證明改進的自適應混合免疫遺傳算法優(yōu)于其他四種算法,具有更好的全局收斂性能。最后將SIGA II應用于實際的生產(chǎn)調(diào)度,滿足
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