基于機(jī)制設(shè)計(jì)的柔性流水車間調(diào)度問(wèn)題的研究與分析.pdf

1、調(diào)度問(wèn)題是研究如何將有限資源在一定時(shí)間內(nèi)分配給多個(gè)加工任務(wù)的問(wèn)題。高效的調(diào)度算法能夠提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)合理性和有效性。已有研究表明調(diào)度問(wèn)題是 NP-Hard的，無(wú)法在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求得問(wèn)題最優(yōu)解，除非NP=P，因此，本文以智能優(yōu)化算法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)優(yōu)化算法。
　　柔性流水車間調(diào)度問(wèn)題是流水車間調(diào)度問(wèn)題的重要研究分支，其與傳統(tǒng)流水車間調(diào)度問(wèn)題的最大區(qū)別是問(wèn)題求解過(guò)程中需額外進(jìn)行機(jī)床選擇，問(wèn)題求解難度明顯增大。對(duì)柔性流水車間調(diào)

2、度問(wèn)題的研究具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。而現(xiàn)有算法的可行解質(zhì)量距最優(yōu)解仍有一定差距，算法有待進(jìn)一步優(yōu)化，因此，針對(duì)柔性流水車間調(diào)度問(wèn)題本文以最小化最大完成時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)提出求解該問(wèn)題的混合搜索機(jī)制粒子群算法。由于粒子群算法具有搜索能力強(qiáng)且可調(diào)整參數(shù)較少的優(yōu)秀特性，因此混合搜索機(jī)制粒子群算法以粒子群算法為基礎(chǔ)，算法中提出NEH貪婪搜索算法優(yōu)化并行機(jī)工件加工順序，同時(shí)引入模擬退火擾動(dòng)搜索算法擴(kuò)大搜索范圍，增加隨機(jī)擾動(dòng)算法幫助粒子跳

3、出局部最優(yōu)的困境。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明混合搜索機(jī)制粒子群算法的有效性和適用性均高于其他算法。
　　但部分工廠加工需要滿足特殊加工需求，同時(shí)調(diào)度問(wèn)題需保證供需雙方不同需求。為解決供需雙方對(duì)生產(chǎn)加工的不同需求，本文以最小化最大完成時(shí)間和最大延遲時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)，同時(shí)引入加工過(guò)程零等待約束滿足特殊生產(chǎn)需求，提出求解此類問(wèn)題的精英粒子群算法和聯(lián)姻帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法。精英粒子群算法以粒子群算法為算法框架，引入精英交叉算法提高可行解質(zhì)量，算法中有效的保持了可

4、行解工件之間良好的連續(xù)性以保證可行解質(zhì)量；帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法是以多帝國(guó)群體同時(shí)進(jìn)化為主要更新方式，搜索速度快、可行解質(zhì)量高，因此聯(lián)姻帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法以帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法為迭代模式，算法同時(shí)引入帝國(guó)聯(lián)姻算法，運(yùn)用全新的革命策略以期獲得更高質(zhì)量的可行解。優(yōu)于調(diào)度領(lǐng)域暫無(wú)統(tǒng)一數(shù)據(jù)集，因此仿真實(shí)驗(yàn)在不同規(guī)模的問(wèn)題實(shí)例下隨機(jī)生成對(duì)比數(shù)據(jù)，分別計(jì)算各對(duì)比算法的六項(xiàng)性能指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明精英粒子群算法和聯(lián)姻帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法可行解質(zhì)量較高且雙目標(biāo)優(yōu)化效果最好。