基于蜂群繁殖算法的流水車間調(diào)度問題研究.pdf

1、流水車間調(diào)度問題在實際制造生產(chǎn)中廣泛存在,該類問題的研究一直也是制造業(yè)與學術(shù)界關(guān)心的熱點問題。對該問題進行研究,可以有效提高流水車間的生產(chǎn)效率、降低在制品庫存、縮短拖后期。在如今制造業(yè)競爭日趨激烈、客戶需求日益?zhèn)€性化和多樣化的時代,顯得更為重要。
　　絕大多數(shù)流水車間調(diào)度是NP-hard問題。近年來,基于自然規(guī)律提出的元啟發(fā)式算法在求解該問題的過程中顯示出了較好的效果。本文所研究的蜂群繁殖算法是結(jié)合了群體優(yōu)化與局部搜索思想的新型優(yōu)

2、化算法,目前已成功應用于許多組合優(yōu)化問題中。本文理論結(jié)合實踐,依次對單目標、多目標流水車間調(diào)度以及帶有限緩沖區(qū)的多目標混合流水車間調(diào)度問題進行研究,具體研究內(nèi)容如下。
　　(1)在求解單目標置換流水車間調(diào)度問題時,提出了一種變鄰域搜索與模擬退化算法結(jié)合的局部搜索機制來模擬工蜂的行為,提出了改進的蜂群繁殖算法。然后通過對相關(guān)基準實例的求解,獲得了較好的優(yōu)化效果,并與其他文獻中的結(jié)果進行比較驗證了該算法的有效性。
　　(2)多目

3、標優(yōu)化問題是近幾年研究的熱點問題。本文針對最大完工時間、總流程時間和總拖期三個典型目標,研究多目標置換流水車間調(diào)度問題。基于Pareto思想提出了一種多蜂王的蜂群繁殖算法,采用聚集距離增加非支配解的分散性以及算法的搜索空間;設(shè)計了一種基于Pareto的變鄰域搜索算法,以及一種基于記憶機制的交叉操作。通過實例測試并與文獻中目前最優(yōu)非支配解集進行比較,驗證了所提出算法的有效性。
　　(3)混合流水車間調(diào)度是流水車間調(diào)度問題中最貼近實際