兩階段flow shop差異工件批調(diào)度問(wèn)題的優(yōu)化方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、批調(diào)度問(wèn)題是一類在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中廣泛存在的現(xiàn)代化調(diào)度問(wèn)題。由于批處理機(jī)在平行機(jī)環(huán)境、車間環(huán)境等復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境中應(yīng)用廣泛,因此包含批處理機(jī)的復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境調(diào)度問(wèn)題成為了當(dāng)前調(diào)度研究的熱點(diǎn)之一。本文所研究的問(wèn)題是由集成電路板生產(chǎn)環(huán)境中測(cè)試階段的實(shí)際問(wèn)題發(fā)展而來(lái),包含兩臺(tái)差異工件批處理機(jī)的flowshop調(diào)度環(huán)境,優(yōu)化目標(biāo)為最小化制造期。該問(wèn)題兼具差異工件批調(diào)度問(wèn)題和flowshop調(diào)度問(wèn)題的雙重特征,相比于傳統(tǒng)差異工件單機(jī)批調(diào)度問(wèn)題和經(jīng)典的fl

2、owshop調(diào)度問(wèn)題更加復(fù)雜。因此該問(wèn)題的研究不僅具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,同時(shí)還具有理論研究?jī)r(jià)值。
   本文對(duì)該問(wèn)題的特點(diǎn)進(jìn)行了研究,將該問(wèn)題分為分批和排序兩個(gè)子問(wèn)題,并且根據(jù)問(wèn)題的特征,提出了兩種算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了求解。主要的工作如下:
   首先對(duì)生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的概念和描述方法進(jìn)行了闡述,然后對(duì)批調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹,進(jìn)一步引出了包含批處理機(jī)的兩階段flowshop差異工件批調(diào)度問(wèn)題的概念及其研究?jī)r(jià)值?;仡櫤头治隽伺?/p>

3、調(diào)度問(wèn)題的研究現(xiàn)狀和方法。
   其次,本文提出了一種滿足機(jī)器容量約束的凝聚聚類調(diào)度算法(ConstrainedAgglomerateClustringScheduling.CACS)對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了求解。闡述了聚類過(guò)程與分批過(guò)程的異同,并對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了分析,給出了一種與原目標(biāo)函數(shù)等價(jià)無(wú)窮大的近似目標(biāo)函數(shù)。通過(guò)分析近似目標(biāo)函數(shù)的結(jié)構(gòu),問(wèn)題原目標(biāo)函數(shù)主要決定于兩類浪費(fèi),進(jìn)一步提出了內(nèi)部空間浪費(fèi)比和外部空間浪費(fèi)比兩類浪費(fèi)比的概念。采

4、用基于這兩類空間浪費(fèi)比的距離度量函數(shù),提出了一種聚類算法完成了分批過(guò)程,隨后采用Johnson規(guī)則對(duì)對(duì)批集合進(jìn)行排序,完成對(duì)該問(wèn)題的求解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法要比SA、ARSA、H.J算法具有更好的性能,尤其是在求解大規(guī)模問(wèn)題是更加有效。
   由于啟發(fā)式算法的求解的精度不高,穩(wěn)定性不夠,提出了一種結(jié)合模擬退火(SimulatingAnealing,SA)鄰域搜索的混合PSO(HybridParticalSwarmOptim

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