混合型生產(chǎn)過程建模與調(diào)度方法研究.pdf

1、車間生產(chǎn)調(diào)度是企業(yè)實現(xiàn)高效管理和更多利潤的有效途徑,一直以來都是計算機集成制造系統(tǒng)以及管理科學(xué)的研究熱點和難點。混合型生產(chǎn)過程兼有連續(xù)型和離散型生產(chǎn)方式的特點且是多目標(biāo)優(yōu)化問題,日益成為企業(yè)組織生產(chǎn)方式的主流。而粒子群優(yōu)化算法因其計算簡單、容易理解且需要調(diào)整參數(shù)較少等特點從而非常適合于求解多目標(biāo)優(yōu)化問題。
　　 本文以混合型生產(chǎn)調(diào)度問題為研究對象,對其展開調(diào)度建模和求解方法的研究。在介紹混合型生產(chǎn)過程特點的基礎(chǔ)上,分析其約束條件

2、,綜合考慮調(diào)度的多個目標(biāo)函數(shù),建立混合型生產(chǎn)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型。因其具有多目標(biāo)優(yōu)化特點,因此針對多目標(biāo)優(yōu)化問題的復(fù)雜性,闡述該研究領(lǐng)域的相關(guān)概念,綜述求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的多種算法,重點討論多種進化算法的優(yōu)缺點,并展望其研究趨勢。
　　 據(jù)此本文研究了基于改進PSO的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題。在研究粒子群優(yōu)化算法及其在多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和技術(shù)難點的基礎(chǔ)上,提出了一種求解多目標(biāo)優(yōu)化的改進PSO算法:采取外部種群策略保存最優(yōu)解、基于擁