基于工件動(dòng)態(tài)到達(dá)的平行批生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化問題研究.pdf

1、生產(chǎn)調(diào)度問題廣泛存在于企業(yè)生產(chǎn)制造、現(xiàn)代醫(yī)療、航空航天、物流交通等領(lǐng)域中，而平行批生產(chǎn)調(diào)度問題則是調(diào)度問題中的一個(gè)重要的分支，本文結(jié)合生產(chǎn)任務(wù)中平行批特征及工件動(dòng)態(tài)到達(dá)特征凝練兩個(gè)管理模型如下。
　　本文首先研究了基于分步惡化及動(dòng)態(tài)到達(dá)的單機(jī)平行批的工件排序問題。每個(gè)工件的加工時(shí)間可以表示為基于工件開始加工時(shí)間的簡單非線性階梯函數(shù)，該機(jī)器每一批次最多可以同時(shí)處理C個(gè)工件。優(yōu)化目標(biāo)為最大完工時(shí)間，通過證明得到該問題是強(qiáng)NP-hard

2、問題。緊接著提出一種結(jié)合基于隨機(jī)鍵遺傳算法(BRKGA)和變領(lǐng)域搜索算法(VNS)的混合元啟發(fā)式算法（BRKGA-VNS）來解決這一調(diào)度問題。基于該排序問題的工件各項(xiàng)性質(zhì)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，我們提出了一種啟發(fā)式算法H，并將其應(yīng)用于該算法的解碼過程中。我們進(jìn)行了一系列的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)我們的混合元啟發(fā)式算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明相比較BRKGA算法、PSO（粒子群優(yōu)化）算法和VNS算法，BRKGA-VNS算法得到的仿真結(jié)果在各方面表現(xiàn)更優(yōu)。

3、　　其次，本文還研究了基于多同類機(jī)的平行批生產(chǎn)調(diào)度問題中，各工件的加工時(shí)間和尺寸同樣各不相同。加工機(jī)器的處理速度不同，并且由于各加工機(jī)器處在不同的地理位置，則工件到達(dá)各加工機(jī)器所需的時(shí)間不同，該問題要優(yōu)化的目標(biāo)是工件完成整個(gè)加工任務(wù)所需要的時(shí)間跨度。針對(duì)該問題本文首先利用BFF-LPT啟發(fā)式規(guī)則對(duì)工件集中的工件進(jìn)行組批;然后設(shè)計(jì)禁忌搜索算法和差分進(jìn)化算法的混合算法(TS-DE)對(duì)各批的加工機(jī)器進(jìn)行分配，最終形成生產(chǎn)調(diào)度方案，最終通過仿真