多種群協(xié)同進(jìn)化的微粒群優(yōu)化算法及其在橡膠硫化車間生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用.pdf

1、車間生產(chǎn)調(diào)度是企業(yè)管理的關(guān)鍵和核心技術(shù)，其主要任務(wù)是合理分配現(xiàn)有的人力和物力資源，以滿足經(jīng)濟(jì)上或性能上的目標(biāo)。本文對橡膠硫化車間的調(diào)度問題進(jìn)行了系統(tǒng)研究，對實際問題進(jìn)行分析、建模，并提出算法對其進(jìn)行優(yōu)化。其目的是從理論和實踐尋找解決制造業(yè)生產(chǎn)調(diào)度實際問題的有效途徑，為有關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步完善、發(fā)展和開發(fā)提供一定的理論基礎(chǔ)和實踐方法。 本文的主要工作歸納如下： (1)介紹了生產(chǎn)調(diào)度問題的分類、研究現(xiàn)狀和優(yōu)化調(diào)度問題的主要目標(biāo)；

2、分析了調(diào)度問題的特點及研究生產(chǎn)調(diào)度問題的理論。在此基礎(chǔ)上，分析橡膠硫化車間的生產(chǎn)特點，建立了有組批和無組批兩種情況下的調(diào)度模型。在建立有組批情況下的模型時，提出一種基于訂單劃分計算組批數(shù)量的方法，這種方法在編碼、解碼以及算法優(yōu)化過程中更容易實現(xiàn)。 (2)在全面總結(jié)研究原始微粒群算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于多種群協(xié)同進(jìn)化策略的離散微粒群優(yōu)化算法(簡稱CDPSO算法)。該算法在編碼上采用離散化基于任務(wù)的整數(shù)編碼思想，引入部分匹配交叉策

3、略和步長可變的逆序變異策略，并設(shè)計了捕食者種群、被捕食者種群和獲利者種群之間的協(xié)同進(jìn)化關(guān)系。 (3)依據(jù)硫化車間的生產(chǎn)實際，建立了靜態(tài)和動態(tài)調(diào)度模型，設(shè)計模型的編碼、解碼方式和非法粒子的判斷算法；用CDPSO算法進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)調(diào)度優(yōu)化，并與GA、PSO和IPSO算法進(jìn)行仿真比較，結(jié)果證實，CDPSO算法比其它算法的調(diào)度效果更好。 (4)研究了多目標(biāo)優(yōu)化問題，建立基于最短完工時間，最少換模成本和最小機(jī)器空閑率為優(yōu)化目標(biāo)的調(diào)