基于雙資源制約的改進自適應(yīng)免疫遺傳算法研究.pdf

1、隨著市場經(jīng)濟的快速發(fā)展，制造業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模日益增大。實際生產(chǎn)中，各種工藝約束，資源約束，生產(chǎn)能力約束等平行存在，這就需要對生產(chǎn)作業(yè)進行合理的調(diào)度安排。而一個好的調(diào)度安排需要一個好的優(yōu)化調(diào)度算法。此外，現(xiàn)有的研究工作絕大多數(shù)要么研究加工的調(diào)度要么研究裝配的調(diào)度，其研究成果在混合生產(chǎn)形態(tài)類型的制造業(yè)中應(yīng)用情況并不樂觀，究其原因是實際生產(chǎn)企業(yè)中情況錯綜復(fù)雜，很少是只有加工形態(tài)或只有裝配形態(tài)，另外還需要考慮實時庫存信息，在制品進度信息，車間生產(chǎn)能

2、力信息等各種信息，動態(tài)地生成調(diào)度計劃，其復(fù)雜性遠遠超過了目前研究所使用的國際標(biāo)準調(diào)度問題和現(xiàn)有的一些單一生產(chǎn)形態(tài)調(diào)度系統(tǒng)。
　　 本文針對雙資源制約調(diào)度過程中建模困難、計算復(fù)雜、存在動態(tài)性、隨機性、約束性以及多目標(biāo)等難點進行深入的理論研究。結(jié)合免疫算法和自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)點，提出了一種新的自適應(yīng)免疫遺傳算法。新算法根據(jù)搜索的歷史信息，自適應(yīng)的調(diào)整遺傳過程中的遺傳參數(shù)以提高算法的穩(wěn)定和效率，提高算法的局部搜索能力和解的質(zhì)量；采用動

3、態(tài)提取和注射疫苗的方式，改進了免疫記憶庫，使疫苗位置信息得以保存，從而使注射位置更加合理，提高了算法的收斂速度。
　　 通過將算法運用到求解雙資源問題中，縮短了最短生產(chǎn)時間，提高了機床利用率和工人利用率，減少了最優(yōu)解的迭代次數(shù)。結(jié)果表明新算法有較好的優(yōu)化效果，是一種改進的優(yōu)化策略。
　　 實驗研究：本文針對Job-Shop調(diào)度問題設(shè)計并實現(xiàn)了一個多智能體車間調(diào)度平臺系統(tǒng)，并應(yīng)用改進后的算法對這些問題進行求解，得到的結(jié)果說