基于混合差分進化算法的制造過程分批優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、分批優(yōu)化調(diào)度問題考慮了訂單批量性，適應現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展所呈現(xiàn)的多品種和中小批量生產(chǎn)特點。它涉及到批量劃分和排序優(yōu)化，比傳統(tǒng)調(diào)度問題更加復雜，也更貼近實際生產(chǎn)，其研究具有重要的理論意義和實用價值。本文在國家863計劃項目(編號：2007AA04Z155)、國家基金項目(編號：60874074)、省重大科技攻關項目(編號：2004C11011)的資助下，圍繞分批優(yōu)化調(diào)度深入分析所研究問題的國內(nèi)外現(xiàn)狀和存在的問題，旨在研究差分進化算法(Diffe

2、rential Evolution，DE)在并行機、流水車間及作業(yè)車間制造過程分批優(yōu)化調(diào)度問題中的應用，設計同時處理批量劃分和排序優(yōu)化的有效算法，注重提煉問題的特征，結(jié)合問題信息開發(fā)有效的優(yōu)化求解方法。論文主要研究內(nèi)容如下：
　　 (1)研究了差分進化算法在并行機分批優(yōu)化調(diào)度問題中的應用。針對問題中存在的批量劃分約束，提出了基于任務分配隊列的實數(shù)編碼方案，并設計了基于塊變異、塊交叉的全局搜索操作?；谏a(chǎn)周期性能指標，在算法中進

3、一步設計了基于問題的局部搜索操作，提出了一種混合差分進化算法。通過算例仿真和算法比較分析驗證了算法的良好性能，最后將算法有效地應用于某鋼鐵廠的冷軋精整生產(chǎn)調(diào)度實例的求解。
　　 (2)針對流水車間制造過程中不同產(chǎn)品所含批量之間不允許交叉生產(chǎn)的情況，基于分批傳輸?shù)恼{(diào)度策略，建立了非混排流水車間分批優(yōu)化調(diào)度問題模型，并設計了相應的混合差分進化算法。在傳輸批量無約束的情況下，給出了問題的完工時間快速評價法用于算法解碼過程。算法進化過程

4、采用基于DE/rand/l/bin機制的全局搜索操作和基于Insert鄰域結(jié)構(gòu)的局部搜索操作，來優(yōu)化確定工件的加工排序。最后，在算法所得解的基礎上，通過啟發(fā)式劃分方法獲得批量劃分方案。實驗結(jié)果說明了算法的優(yōu)良性能，所設計的快速評價方法和啟發(fā)式劃分方法可起到減少算法計算量、減輕算法優(yōu)化壓力的效果。
　　 (3)針對混排流水車間分批優(yōu)化調(diào)度問題，也即在加工一個產(chǎn)品的各個子批量之間允許加工其它產(chǎn)品的子批量的情況下，考慮傳輸批量大小約束

5、，建立了問題模型?；诜峙a(chǎn)策略，設計了一種混合差分進化算法來優(yōu)化確定批量劃分和排序優(yōu)化。算法采用兩級染色體編碼，對于劃分染色體和排序染色體分別采用前面所設計的進化過程。為了進一步縮短完工時間，在算法解碼過程中，基于分批傳輸策略進行二次劃分得到小傳輸子批。通過實驗仿真對所提方法進行了比較分析，結(jié)果驗證了所設計的劃分方法的有效性以及算法的優(yōu)化性能。
　　 (4)對多資源柔性作業(yè)車間分批優(yōu)化調(diào)度問題進行了研究，基于等量分批策略，建