一種鄰域搜索算法在差異工件單機批調(diào)度問題中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、生產(chǎn)調(diào)度是一類重要的組合優(yōu)化問題,在工業(yè)生產(chǎn)、制造系統(tǒng)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。合理的調(diào)度方案有助于提高生產(chǎn)效率,減少生產(chǎn)成本,因此對調(diào)度問題研究有著重要的現(xiàn)實意義。批調(diào)度是調(diào)度問題的一個重要分支。不同于經(jīng)典調(diào)度問題,在批調(diào)度模型中,一臺機器可以同時處理多個工件。差異工件批調(diào)度問題(Batch ProcessingMachines with Non-identical Job Sizes,NSBM)是對傳統(tǒng)批調(diào)度問題的進一步擴展,即工件尺寸不同,

2、且同一批中工件的總尺寸不能超過批的容量限制。鄰域搜索算法是求解組合優(yōu)化問題的一類重要優(yōu)化方法,這類算法以進化的方式在解空間中進行尋優(yōu),具有簡單、適用范圍廣和魯棒性強等。本文將一種新的鄰域搜索算法——自由搜索算法(Free Search,F(xiàn)S)應(yīng)用于NSBM問題,主要工作如下:
   首先,充分利用工件序列這一啟發(fā)信息求解NSBM問題,即首先采用FS算法尋找一個較優(yōu)的工件序列,然后將該工件序列按一定的啟發(fā)式規(guī)則進行分批。論文針對生

3、產(chǎn)調(diào)度問題的離散性,設(shè)計了向量形式的編碼方式,并結(jié)合改進的Best-Fit啟發(fā)式分批規(guī)則,構(gòu)造了工件序列編碼的自由搜索算法。根據(jù)本文的目標函數(shù),對算法模型中的信息素重新定義,并設(shè)置三類不同數(shù)值的鄰域半徑,避免算法陷入局部最優(yōu)。實驗表明,F(xiàn)S的求解效果優(yōu)于現(xiàn)有的啟發(fā)式算法和智能算法。
   其次,利用批序列的編碼方式求解NSBM問題,即直接構(gòu)造批,然后用鄰域搜索算法對批序列優(yōu)化。工件序列編碼的方法在求解問題時結(jié)果會受到所選用的啟發(fā)

4、式分批規(guī)則的影響,若分批規(guī)則求解效果不好,則工件序列優(yōu)化對結(jié)果的改進也很有限,且該方法不能在完備的解空間中尋優(yōu),不利于找到更好的解。論文提出了一種混合鄰域搜索算法(Hybrid Neighborhood Search,HNS),根據(jù)FS算法在搜索過程中存在的停滯問題,加入差異演化算法和局部優(yōu)化策略,并利用尖點災(zāi)變理論的精英保留機制進一步提高搜索效率,仿真實驗驗證了HNS算法的有效性。
   最后,對全文進行了總結(jié),討論了進一步的

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