兩階段flow shop差異工件批調(diào)度問題的優(yōu)化方法研究.pdf

1、批調(diào)度問題是一類在實際生產(chǎn)環(huán)境中廣泛存在的現(xiàn)代化調(diào)度問題。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。本文所研究的問題是由集成電路板生產(chǎn)環(huán)境中測試階段的實際問題發(fā)展而來,包含兩臺差異工件批處理機(jī)的flowshop調(diào)度環(huán)境,優(yōu)化目標(biāo)為最小化制造期。該問題兼具差異工件批調(diào)度問題和flowshop調(diào)度問題的雙重特征,相比于傳統(tǒng)差異工件單機(jī)批調(diào)度問題和經(jīng)典的fl

2、owshop調(diào)度問題更加復(fù)雜。因此該問題的研究不僅具有重要的現(xiàn)實意義,同時還具有理論研究價值。
　　 本文對該問題的特點(diǎn)進(jìn)行了研究,將該問題分為分批和排序兩個子問題,并且根據(jù)問題的特征,提出了兩種算法對該問題進(jìn)行了求解。主要的工作如下：
　　 首先對生產(chǎn)調(diào)度問題的概念和描述方法進(jìn)行了闡述,然后對批調(diào)度問題進(jìn)行了簡單的介紹,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)度問題的概念及其研究價值?；仡櫤头治隽伺?/p>

3、調(diào)度問題的研究現(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)對該問題進(jìn)行了求解。闡述了聚類過程與分批過程的異同,并對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了分析,給出了一種與原目標(biāo)函數(shù)等價無窮大的近似目標(biāo)函數(shù)。通過分析近似目標(biāo)函數(shù)的結(jié)構(gòu),問題原目標(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程,隨后采用Johnson規(guī)則對對批集合進(jìn)行排序,完成對該問題的求解。仿真實驗結(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