基于元胞粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究.pdf

1、柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(Flexible Job shop Scheduling Problem, FJSP)由于減少了機(jī)器的約束，所以比傳統(tǒng)作業(yè)車間調(diào)度問題的復(fù)雜性更高。柔性路徑的特點(diǎn)使得這類問題的可行解范圍增大，從而給問題的求解帶來新的挑戰(zhàn)。因此，尋找有效的方法對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進(jìn)行求解具有重要的理論價值和應(yīng)用意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了具有確定加工時間的單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。首先，針對FJSP問題的離散性

2、特點(diǎn)，設(shè)計了該問題的編碼與解碼方法，在元胞粒子群算法基礎(chǔ)上借鑒遺傳算法中的交叉思想，設(shè)計了新的粒子位置信息更新公式，從而提出了一種求解單目標(biāo)FJSP問題的離散元胞粒子群算法；然后，基于變鄰域搜索算法，設(shè)計了高效的鄰域結(jié)構(gòu)，提出了求解單目標(biāo)FJSP問題的混合元胞粒子群算法。數(shù)值試驗(yàn)表明，所提的混合元胞粒子群算法具有較好的收斂性與較高的求解精度。⑵研究了具有確定加工時間的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。首先，考慮了機(jī)器利用率、加工成本、加工效率

3、、交貨期滿意度等目標(biāo)，建立了多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題模型。然后，基于Pareto思想，提出了該問題的適應(yīng)度分配策略、選擇策略、精英策略、多樣性保持策略等策略，設(shè)計了一種高效求解多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的混合元胞粒子群算法。通過對比與分析，驗(yàn)證了多目標(biāo)混合元胞粒子群算法的有效性。⑶研究了具有區(qū)間加工時間的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。首先，針對 JIT生產(chǎn)模式下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，以機(jī)器總負(fù)荷最小和提前/拖期總懲罰最小為目標(biāo)，建立了