粒子群優(yōu)化算法在柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度中應(yīng)用地研究

《粒子群優(yōu)化算法在柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度中應(yīng)用地研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

1、摘要摘要傳統(tǒng)的作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題是求解每個(gè)工件具有特定加工機(jī)器的一類(lèi)調(diào)度問(wèn)題，而在實(shí)際生產(chǎn)中，可以加工某個(gè)工序的機(jī)器往往不止一個(gè)，這就產(chǎn)生了柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題?！嵝宰鳂I(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題(HexiblejobshopsChedulingpfoblem，F(xiàn)JSP)由于具有路徑柔性的特點(diǎn)，從而可以避免傳統(tǒng)作業(yè)車(chē)間在正常運(yùn)行過(guò)程中容易出現(xiàn)的阻塞和擁擠等現(xiàn)象，并且當(dāng)加工過(guò)程中出現(xiàn)機(jī)器故障等一些異常情況的時(shí)候，作業(yè)車(chē)間系統(tǒng)仍然能夠維持生產(chǎn)的繼續(xù)進(jìn)行，這樣可以提高作業(yè)車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)的靈活性。然而，柔性路徑的特點(diǎn)也使得這類(lèi)問(wèn)題的可行解范圍的增大，從而給問(wèn)題的求解帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。在實(shí)際生產(chǎn)中，柔性

2、作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題往往需要同時(shí)面向多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行決策分析。因此，尋找有效的方法對(duì)多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題7進(jìn)行求解具有重要的理論價(jià)值和應(yīng)用意義。本文主要探討了如何使用粒子群優(yōu)化(PanicleSw鋤Optimization，PSO)算法求解柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題，特別是多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題。本論文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)研究了基于混沌的PSO算法在柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用。利用混沌優(yōu)化技術(shù)的隨機(jī)性、遍歷性特點(diǎn)和易跳出局部極值的能力，在PSO算法中引入混沌技術(shù)以提高PSO算法的性能，提出了一種混合PSO算法。首先，利用混沌對(duì)PSO算法的參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)全局

3、搜索與局部搜索間的有效平衡；然后，在PSO算法的搜索過(guò)程中引入混沌局部搜索策略，以提高求解的精度和收斂速度。并且將該算法分別應(yīng)用于若干個(gè)單目標(biāo)和多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題的求解，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法具有良好的全局搜索性能。(2)探討了基于多目標(biāo)權(quán)重聚合優(yōu)化策略的PS0算法。在PSO和混沌的混合優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)多目標(biāo)存在的量綱問(wèn)題，采用一種基于模糊邏輯的適應(yīng)度函數(shù)形式。同時(shí)，為了進(jìn)一步保持種群的多樣性，最大可能的搜索到所有的非劣解，利用隨機(jī)思想生成適應(yīng)度函數(shù)的權(quán)系數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明這種方法使得算法獲得的非劣解具有很好的分布行和穩(wěn)定性。(3)研究了Fully．inf0珊ed粒子群(

4、‘FIPS)算法在多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用。首先，基于Pareto最優(yōu)概念對(duì)種群進(jìn)行排序，同時(shí)將屬于相同Pareto等級(jí)的個(gè)體定義為鄰居，并將這種基于Pareto等級(jí)的近鄰?fù)負(fù)浣Y(jié)構(gòu)用于FIPS算法中。其次，通過(guò)計(jì)算同Pareto等級(jí)中個(gè)體的擁擠距離AbstractABSTRACTThetraditionaljobshopschedulingproblemisal【indofschedulingproblemswhereeachjobisprocessedbyaspecifiedmachine．Butinpractice，thejobgenerallycaIlbep

5、roccssedbymoreth鋤onemaChine，whichb血gsthenexiblejobsh叩schedulingproblem．Sincenexiblejobsh叩schedulingpossessestheadVantagcofroutenexibility，itcanaVojdtlleprobl鋤0fjam—upandcongestioninthetraditi徹aljobSh叩．Me刪hile，thefIeXibleroutesc鋤makethesystemproccedwiththeexceptionencounteredhlthem鋤ufacturi

6、ngproceduresuCh嬲machinefailure．11lerefore，thenexibleroutesarecapableofenh柚cingtheagilityofthejobshopschedulingsystem．However’thisnewfeatureenlargestherangcoftheavailablesolutionsfortheflcxiblejobshopschedulingproblems觚dbdngsnewchallengcst0the西Venproblems．MoreoVer，makingdecisionsonmultipleo

7、bjectiVesisonenneededwhensolVing鋤d觚alyzingthenexiblejobsh叩sChedulingpD0blemsinpractiCc．Thus，seekingthee虢ctiVemethodstosolVemulti—objeCtiVeflexiblejobshopschedulingpfoblemsisofilIlponanttheoreticalValue蛐dpracticalsi印ifiCance．，nlisdissenationmainlydiscussestllea