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文檔簡介
1、長期以來,生產調度問題不僅是生產管理者關注的重點,同樣也是組合優(yōu)化領域的熱點研究對象。多目標流水車間調度問題作為研究最為詳盡的多機調度問題中的一個分支,有著廣泛的應用。其任務是安排一組機器以特定的順序加工一組工件,同時通常需要滿足多個不同的約束條件。合理的加工工序和調度策略能夠有效降低企業(yè)的生產成本,資本損耗以及管理開銷。因此,高效求解多目標流水車間調度問題對于提高生產效率,合理配置生產資源,降低生產管理成本,進而提升企業(yè)的綜合競爭能力
2、,具有十分重要的理論指導意義和現實增益價值。
作為一個經典的NP-難類問題,目前還沒有精確算法能夠在多項式時間內解決
多目標流水車間調度問題。因此,許多啟發(fā)式和元啟發(fā)式算法被用于求解此類問題,包括模擬退火,禁忌搜索,探索性的局部搜索,遺傳算法,文化基因算法,蟻群優(yōu)化等等。鑒于超體積方法在多類組合優(yōu)化問題中的優(yōu)良表現,本論文將采用超體積貢獻度指標作為迭代局部搜索過程中的選擇機制,用以求解多目標流水車間調度問題。
3、 本論文采用基于超體積指標方法的多目標優(yōu)化算法框架,充分考慮流水車間調度問題的自身特點,分別與路徑連接技術和局部擾動機制進行有機結合,從而進一步提高帕累托近似解集的質量。實現了基于超體積指標方法的多目標路徑連接算法和多目標局部擾動搜索算法,用以求解最小化總完成時間和最小化總延遲時間的雙目標流水車間調度問題。另外,鑒于當前高維多目標流水車間調度問題的研究現狀,本論文提出了基于超體積方法的多目標局部搜索算法對三個目標和四個目標的流水車間調
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