基于改進(jìn)進(jìn)化算法的作業(yè)車(chē)間調(diào)度優(yōu)化研究.pdf

1、作業(yè)車(chē)間調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題是企業(yè)生產(chǎn)制造系統(tǒng)中一類(lèi)典型的優(yōu)化問(wèn)題,該問(wèn)題是非常復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題,通常是多目標(biāo)、多約束、非線性、不確定性的問(wèn)題,已被證明屬于NP問(wèn)題。有效的調(diào)度方法和優(yōu)化算法的研究與應(yīng)用,成功解決作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題并優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃,是實(shí)現(xiàn)企業(yè)先進(jìn)制造和提高生產(chǎn)效益的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,不僅能提高企業(yè)設(shè)備的利用率、降低企業(yè)庫(kù)存和成本,而且將為企業(yè)帶來(lái)極大的經(jīng)濟(jì)效益。
　　進(jìn)化算法是人工智能特別是智能算法的一個(gè)子領(lǐng)域,其通用性和魯棒

2、性好,搜索能力強(qiáng),能夠克服古典算法的局限性,已被廣泛應(yīng)用于組合優(yōu)化問(wèn)題的求解。遺傳算法是研究最為深入,應(yīng)用面最廣泛的一類(lèi)進(jìn)化算法。元胞遺傳算法(cGA)將元胞自動(dòng)機(jī)模型和遺傳算法基本理論相結(jié)合,將種群中的個(gè)體分配于網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,每個(gè)個(gè)體嚴(yán)格規(guī)定只能與其鄰居結(jié)構(gòu)內(nèi)的個(gè)體進(jìn)行遺傳操作,從而進(jìn)一步提高算法的局部搜索性能。為了更好地適應(yīng)作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題求解,本文針對(duì)基本元胞遺傳算法的不足,提出了改進(jìn)的元胞遺傳算法。
　　針對(duì)單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)

3、題,提出了改進(jìn)的異步元胞遺傳算法(acGA),采用測(cè)試函數(shù)對(duì)算法的性能進(jìn)行測(cè)試,通過(guò)與其他算法進(jìn)行比較,表明acGA算法擁有更好的收斂精度和更快的收斂速度。針對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的差分多目標(biāo)元胞遺傳算法(DECell)。采用測(cè)試函數(shù)對(duì)算法的性能進(jìn)行分析,算法性能指標(biāo)測(cè)試結(jié)果表明DECell算法的收斂性、多樣性和分布性要優(yōu)于其他對(duì)比算法。
　　針對(duì)非柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題(JSP),建立 JSP問(wèn)題單目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。針對(duì)J

4、SP的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于工序的編碼和解碼方式,針對(duì)該編碼方式設(shè)計(jì)了合理的選擇、交叉和變異算子。然后將acGA算法應(yīng)用于JSP實(shí)例的求解,對(duì)比結(jié)果表明本文提出的acGA算法在求解JSP問(wèn)題時(shí)具有明顯的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題(FJSP),建立了FJSP問(wèn)題多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。針對(duì)FJSP的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于工序的編碼和基于機(jī)器分配的雙層編碼和解碼方式,針對(duì)該雙層編碼方式設(shè)計(jì)了操作算子。然后將DECell算法應(yīng)用于FJSP實(shí)例的求解,對(duì)比結(jié)