基于學(xué)習(xí)效應(yīng)的單機調(diào)度總完工時間最小化問題研究.pdf

1、在許多現(xiàn)實生產(chǎn)活動中因為有人的參與，人的學(xué)習(xí)活動會對生產(chǎn)過程產(chǎn)生重要的影響，因而在某些生產(chǎn)調(diào)度問題的研究中考慮其生產(chǎn)環(huán)境存在學(xué)習(xí)效應(yīng)更具合理性。同時作為工件屬性之一的釋放時間是制定生產(chǎn)調(diào)度計劃必須考慮的影響因素之一，直接關(guān)系到整個生產(chǎn)過程的效率高低。例如，在芯片生產(chǎn)中的批處理環(huán)節(jié)，同一批次中的工件數(shù)量越多代表該批次效率越高。然而由于工件的釋放時間不同，如果某批次中的某個工件需要的等待時間過長，不等待反而有利于整個生產(chǎn)過程效率的提高。因此

2、在某些生產(chǎn)調(diào)度環(huán)境中同時考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)和工件不同釋放時間具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　現(xiàn)有的同時考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)和工件釋放時間不同的生產(chǎn)調(diào)度問題研究有限且都是基于位置或者正常加工時間之和的學(xué)習(xí)效應(yīng)模型，本文對其進行了擴展，考慮更加符合實際的基于實際加工時間之和的學(xué)習(xí)效應(yīng)模型，且優(yōu)化目標(biāo)為總完工時間最小化的單機調(diào)度問題。
　　針對該問題，本文首先構(gòu)建了一個非線性整數(shù)規(guī)劃模型，該模型將被用來得到當(dāng)工件數(shù)量規(guī)模較小時候的解。接著通過成

3、對交換技術(shù)得到加工序列的兩個優(yōu)先規(guī)則。在提出的優(yōu)先規(guī)則基礎(chǔ)上結(jié)合證明的兩個下界，提出了分支定界算法來求解小規(guī)模工件數(shù)量的該問題。因為該問題的NP難特性，本文又提出了一個混合了遺傳算法相關(guān)操作，模擬退火算法思想和優(yōu)先規(guī)則的混合粒子群優(yōu)化算法來求解工件數(shù)量大規(guī)模的情況。
　　為了檢驗提出的相關(guān)算法的性能。本文根據(jù)工件數(shù)量規(guī)模的大小設(shè)計了兩個仿真實驗來驗證提出的分支定界算法和混合粒子群優(yōu)化算法的可行性和有效性。仿真實驗一的結(jié)果表明，求解