柔性作業(yè)車間調(diào)度中的優(yōu)化算法研究.pdf

1、柔性作業(yè)車間調(diào)度問題由于減少了機(jī)器的約束，所以比傳統(tǒng)作業(yè)車間調(diào)度問題的復(fù)雜性更高。因此，尋找有效的方法對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進(jìn)行求解具有重要的理論價值和應(yīng)用意義。本文利用遺傳算法和粒子群算法研究了柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，主要工作與創(chuàng)新點如下： (1)研究了遺傳算法在單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中的應(yīng)用。首先，我們引入病毒機(jī)制，通過病毒群體感染主群體來增加增強(qiáng)主群體的多樣性和算法的局部搜索能力，實驗表明在柔性作業(yè)車間調(diào)度中的應(yīng)用上基于

2、病毒機(jī)制的遺傳算法克服經(jīng)典遺傳算法收斂速度慢易早熟的缺點。然后，針對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中的特點以及遺傳算法的搜索歷史，我們通過評價函數(shù)自適應(yīng)的調(diào)整交叉概率和變異概率來提高算法的搜索效率和算法的穩(wěn)定性。 (2)研究了遺傳算法在多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中的應(yīng)用。首先，我們采用均勻設(shè)計技術(shù)合成多個適應(yīng)度函數(shù)，給出了基于均勻設(shè)計的遺傳算法，以提高搜索方向的空間均勻性。然后，我們在基于Pareto最優(yōu)概念排序的基礎(chǔ)上，通過計算全局擁擠

3、距離進(jìn)行第二級排序，給出了基于兩級排序的遺傳算法，這種方法有效的減緩了遺傳算法搜索尋優(yōu)過程中種群收斂于單一個體的趨勢，避免了遺傳算法早熟收斂引起的丟失可選解。 (3)研究了粒子群算法在單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中的應(yīng)用。首先，我們針對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的特點構(gòu)造了此問題的粒子表達(dá)方法，給出了具體的算法應(yīng)用過程，實驗結(jié)果表明粒子群算法是解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的一種十分有效的方法。然后，我們?yōu)榱耸沽Ｗ尤核惴ㄊ諗克俣燃涌旌瞳@得更好