基于機制設計的柔性流水車間調度問題的研究與分析.pdf

1、調度問題是研究如何將有限資源在一定時間內分配給多個加工任務的問題。高效的調度算法能夠提高企業(yè)競爭力，幫助企業(yè)提高生產合理性和有效性。已有研究表明調度問題是 NP-Hard的，無法在多項式時間內求得問題最優(yōu)解，除非NP=P，因此，本文以智能優(yōu)化算法為基礎設計優(yōu)化算法。
　　柔性流水車間調度問題是流水車間調度問題的重要研究分支，其與傳統(tǒng)流水車間調度問題的最大區(qū)別是問題求解過程中需額外進行機床選擇，問題求解難度明顯增大。對柔性流水車間調

2、度問題的研究具有重要的理論研究價值和實際應用價值。而現有算法的可行解質量距最優(yōu)解仍有一定差距，算法有待進一步優(yōu)化，因此，針對柔性流水車間調度問題本文以最小化最大完成時間為優(yōu)化目標提出求解該問題的混合搜索機制粒子群算法。由于粒子群算法具有搜索能力強且可調整參數較少的優(yōu)秀特性，因此混合搜索機制粒子群算法以粒子群算法為基礎，算法中提出NEH貪婪搜索算法優(yōu)化并行機工件加工順序，同時引入模擬退火擾動搜索算法擴大搜索范圍，增加隨機擾動算法幫助粒子跳

3、出局部最優(yōu)的困境。實驗結果表明混合搜索機制粒子群算法的有效性和適用性均高于其他算法。
　　但部分工廠加工需要滿足特殊加工需求，同時調度問題需保證供需雙方不同需求。為解決供需雙方對生產加工的不同需求，本文以最小化最大完成時間和最大延遲時間為優(yōu)化目標，同時引入加工過程零等待約束滿足特殊生產需求，提出求解此類問題的精英粒子群算法和聯(lián)姻帝國競爭算法。精英粒子群算法以粒子群算法為算法框架，引入精英交叉算法提高可行解質量，算法中有效的保持了可

4、行解工件之間良好的連續(xù)性以保證可行解質量；帝國競爭算法是以多帝國群體同時進化為主要更新方式，搜索速度快、可行解質量高，因此聯(lián)姻帝國競爭算法以帝國競爭算法為迭代模式，算法同時引入帝國聯(lián)姻算法，運用全新的革命策略以期獲得更高質量的可行解。優(yōu)于調度領域暫無統(tǒng)一數據集，因此仿真實驗在不同規(guī)模的問題實例下隨機生成對比數據，分別計算各對比算法的六項性能指標，實驗結果表明精英粒子群算法和聯(lián)姻帝國競爭算法可行解質量較高且雙目標優(yōu)化效果最好。