基于人工魚群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度研究.pdf

1、車間調(diào)度是通過合理安排各種生產(chǎn)資源以滿足企業(yè)生產(chǎn)的某些性能指標(biāo)，它是制造企業(yè)提升自身市場競爭力的關(guān)鍵因素。相對(duì)于傳統(tǒng)調(diào)度問題，柔性作業(yè)車間調(diào)度問題增加了加工機(jī)器柔性的特性，使其更貼近企業(yè)的現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)模式，因而對(duì)它的研究更具實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文以一種新型的群智能算法—人工魚群算法為基本優(yōu)化算法，分別針對(duì)柔性作業(yè)車間調(diào)度中的單目標(biāo)和多目標(biāo)兩類問題模型展開討論，本文的主要工作概述如下:
　　(1)對(duì)于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，加工機(jī)器選擇子問題

2、的解決會(huì)影響到工序的加工順序子問題的求解，反之亦然，因此兩個(gè)子問題之間是相互制約和相互影響的。本文提出了前置安排策略和后置安排策略，它們分別以不同的先后順序處理兩個(gè)子問題從而產(chǎn)生不同的調(diào)度方案，保證了種群的多樣性。
　　(2)在求解單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題時(shí)，本文設(shè)計(jì)了一種基于分布估計(jì)的人工魚群算法，該算法是對(duì)基本人工魚群算法的一種改進(jìn):為提高算法搜索的導(dǎo)向性設(shè)計(jì)了帶有分布估計(jì)能力的覓食行為，為加強(qiáng)算法的全局搜索能力提出了人工魚

3、吸引行為，加入了基于關(guān)鍵路徑的局部搜索以均衡算法探索和開發(fā)能力。使用160個(gè)經(jīng)典用例對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過與其他優(yōu)化算法地比較，證明了算法求解單目標(biāo)問題的有效性。
　　(3)針對(duì)最大完工時(shí)間、最大機(jī)器負(fù)載、總機(jī)器負(fù)載三個(gè)目標(biāo)的柔性作業(yè)車間調(diào)度模型，受協(xié)同進(jìn)化思想地啟發(fā)，提出了一種協(xié)同混合人工魚群算法;該算法在求解過程中通過魚群的多種群協(xié)同進(jìn)行全局搜索，并與模擬退火算法協(xié)同增強(qiáng)局部搜索能力，另外針對(duì)多目標(biāo)問題設(shè)計(jì)了改進(jìn)的ε-Pa