兩階段flow shop差異工件批調度問題的優(yōu)化方法研究.pdf

1、批調度問題是一類在實際生產環(huán)境中廣泛存在的現代化調度問題。由于批處理機在平行機環(huán)境、車間環(huán)境等復雜生產環(huán)境中應用廣泛,因此包含批處理機的復雜生產環(huán)境調度問題成為了當前調度研究的熱點之一。本文所研究的問題是由集成電路板生產環(huán)境中測試階段的實際問題發(fā)展而來,包含兩臺差異工件批處理機的flowshop調度環(huán)境,優(yōu)化目標為最小化制造期。該問題兼具差異工件批調度問題和flowshop調度問題的雙重特征,相比于傳統(tǒng)差異工件單機批調度問題和經典的fl

2、owshop調度問題更加復雜。因此該問題的研究不僅具有重要的現實意義,同時還具有理論研究價值。
　　 本文對該問題的特點進行了研究,將該問題分為分批和排序兩個子問題,并且根據問題的特征,提出了兩種算法對該問題進行了求解。主要的工作如下：
　　 首先對生產調度問題的概念和描述方法進行了闡述,然后對批調度問題進行了簡單的介紹,進一步引出了包含批處理機的兩階段flowshop差異工件批調度問題的概念及其研究價值?；仡櫤头治隽伺?/p>

3、調度問題的研究現狀和方法。
　　 其次,本文提出了一種滿足機器容量約束的凝聚聚類調度算法(ConstrainedAgglomerateClustringScheduling．CACS)對該問題進行了求解。闡述了聚類過程與分批過程的異同,并對目標函數進行了分析,給出了一種與原目標函數等價無窮大的近似目標函數。通過分析近似目標函數的結構,問題原目標函數主要決定于兩類浪費,進一步提出了內部空間浪費比和外部空間浪費比兩類浪費比的概念。采

4、用基于這兩類空間浪費比的距離度量函數,提出了一種聚類算法完成了分批過程,隨后采用Johnson規(guī)則對對批集合進行排序,完成對該問題的求解。仿真實驗結果表明,該算法要比SA、ARSA、H.J算法具有更好的性能,尤其是在求解大規(guī)模問題是更加有效。
　　 由于啟發(fā)式算法的求解的精度不高,穩(wěn)定性不夠,提出了一種結合模擬退火(SimulatingAnealing,SA)鄰域搜索的混合PSO(HybridParticalSwarmOptim