交互式多目標(biāo)遺傳算法在調(diào)度知識庫中的研究.pdf

1、在企業(yè)的日常運(yùn)作過程中，會經(jīng)常遇到各種各樣復(fù)雜的調(diào)度問題，而車間生產(chǎn)調(diào)度問題解決的好壞直接影響著企業(yè)的運(yùn)作效率和客戶滿意程度，最終影響企業(yè)對市場的反應(yīng)力和競爭力。因此，調(diào)度問題已經(jīng)成為機(jī)械制造行業(yè)運(yùn)營管理領(lǐng)域的一大研究熱點。
　　 本文針對交互式多目標(biāo)遺傳算法應(yīng)用中出現(xiàn)的決策者偏好信息難以預(yù)先確定以及用戶容易疲勞的問題，提出一種改進(jìn)的交互式多目標(biāo)遺傳算法。通過對多目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡分析，由精英逐步誘導(dǎo)出決策者目標(biāo)權(quán)重偏好。把權(quán)重偏好與

2、Pareto秩相結(jié)合，引導(dǎo)遺傳搜索，從而解決人機(jī)交互困難的問題。設(shè)計一種交互代數(shù)間隔遞減的方式，即：運(yùn)算初期交互間隔代數(shù)較多，越到后期，間隔越小，交互越密集，減輕用戶疲勞，提高運(yùn)算速度。將改進(jìn)的交互式多目標(biāo)遺傳算法運(yùn)用于實際車間調(diào)度問題可證明其有效性。
　　 針對以往先進(jìn)車間調(diào)度系統(tǒng)只能適應(yīng)某個具體車間環(huán)境，可重構(gòu)性和通用性差的缺點，設(shè)計并實現(xiàn)通用的車間調(diào)度智能優(yōu)化算法知識庫系統(tǒng)。通過知識獲取、知識發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計與聚類分析的方法，抽

3、取調(diào)度規(guī)則，并作為知識加以存儲。這樣，在將來的生產(chǎn)中，可對相近的任務(wù)采取直接規(guī)則查找的方式，提高運(yùn)算效率?？筛鶕?jù)生產(chǎn)類別、車間、調(diào)度目標(biāo)的性質(zhì)以及問題的規(guī)模運(yùn)用知識庫系統(tǒng)選擇出一個合適的算法來計算優(yōu)化調(diào)度方案。
　　 將改進(jìn)的交互式多目標(biāo)遺傳算法應(yīng)用于車間調(diào)度知識庫系統(tǒng)，可更高效的為各種不同的生產(chǎn)企業(yè)、不同的問題規(guī)模提供一個統(tǒng)一的求解方案。使用該系統(tǒng)后，可以縮減原來的計劃編制人員，而且計劃編制更加合理、科學(xué)、細(xì)致，可以提高設(shè)備的