量子粒子群算法在差異工件批調(diào)度問題中的應(yīng)用研究.pdf

1、調(diào)度是影響制造業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素，采用合理的調(diào)度方案可以縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，減少周轉(zhuǎn)時間和產(chǎn)品庫存，提高產(chǎn)品的產(chǎn)出率，最終降低產(chǎn)品制造成本，提高利潤和客戶滿意度。差異工件批調(diào)度問題是調(diào)度領(lǐng)域的一個重要分枝，與相同尺寸工件批調(diào)度問題相比，其更接近于現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)狀況。當(dāng)前，半導(dǎo)體制造、港口貨物裝卸、陶瓷燒制、車床加工、汽車貨運(yùn)等領(lǐng)域都屬于差異工件批調(diào)度的研究范疇，因此對差異工件批調(diào)度問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文首先介紹了

2、調(diào)度問題的基本概念，著重介紹了差異工件批調(diào)度問題，分析了該問題的性質(zhì)，說明了差異工件批調(diào)度的研究現(xiàn)狀，闡述了以往求解差異工件批調(diào)度問題的主要算法。
　　 其次，本文介紹了基于差異工件單機(jī)批調(diào)度問題的量子粒子群算法(BQPSO)及其改進(jìn)算法(BIQPSO)。針對調(diào)度問題的離散特性，本文設(shè)計(jì)了算法的編碼方式，結(jié)合啟發(fā)式算法，設(shè)計(jì)了基于該問題的量子粒子群算法；又針對迭代過程中粒子逐步失活，算法易趨于早熟的缺陷，引入交叉和變異算子，設(shè)計(jì)

3、了基于該問題的改進(jìn)算法，提高了粒子的多樣性，保持了粒子的活性，增強(qiáng)了粒子的搜索能力，避免算法陷入早熟；通過大量仿真實(shí)驗(yàn)比較，本文中所設(shè)計(jì)的BQPSO算法及BIQPSO算法優(yōu)于經(jīng)典文獻(xiàn)中的算法，且BIQPSO算法性能優(yōu)于BQPSO算法。
　　 接著，將問題拓展到平行機(jī)領(lǐng)域，與單機(jī)問題相比，平行機(jī)批調(diào)度問題的應(yīng)用更廣泛，更接近現(xiàn)實(shí)情況，也更加符合當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域的需求。本文通過建立數(shù)學(xué)模型對問題進(jìn)行描述，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于差異工件平