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文檔簡介
1、隨著國內(nèi)外船舶需求的不斷增大和造船行業(yè)競爭的日益加劇,造船業(yè)的制造方式已經(jīng)從靠廉價勞動力獲得成本優(yōu)勢的粗放型制造逐漸轉(zhuǎn)向以船塢為核心的總裝化精益制造模式。在這一過程中,船塢作為造船廠生產(chǎn)調(diào)度的核心資源和設(shè)備,對其合理的利用和調(diào)度就顯得格外重要。本文根據(jù)船塢調(diào)度問題的特點,在對該問題深入分析的基礎(chǔ)上建立數(shù)學(xué)模型,然后采用針對該問題設(shè)計的遺傳算法進(jìn)行問題空間的映射,進(jìn)而通過遺傳進(jìn)化過程全局搜索最優(yōu)的調(diào)度解,最后通過實例的應(yīng)用驗證了該系統(tǒng)的可
2、行性與有效性,滿足了造船行業(yè)的需求。 首先,本文概述了造船行業(yè)的現(xiàn)狀及趨勢,指出了該問題對于造船業(yè)的重要性。闡述了塢位配置問題的基本研究現(xiàn)狀和目前存在的問題,以及將要用到的啟發(fā)式算法的概念、種類、方法和優(yōu)劣等基本理論,指明了啟發(fā)式算法在塢位配置問題中的優(yōu)勢和可行性,為本文的論述奠定了一定的理論基礎(chǔ)。 然后,在列舉了一個船塢調(diào)度問題實例的基礎(chǔ)上,對該問題涉及到的因變量、目標(biāo)函數(shù)、各類約束做了深入的分析。針對分析中提到的各類
3、因素映射為數(shù)學(xué)描述,并建立對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。接著,在闡述和分析了一種模擬優(yōu)化算法的原理和優(yōu)劣之后,提出啟發(fā)式算法中的組合遺傳算法,并闡明了遺傳算法中的編解碼、種群初始化、選擇、交叉、變異等關(guān)鍵步驟在塢位調(diào)度問題中的具體實現(xiàn)原理,完成從塢位調(diào)度問題到遺傳算法的解空間映射問題。這樣塢位調(diào)度問題就轉(zhuǎn)變成了遺傳算法中種群不斷進(jìn)化搜索最優(yōu)解的過程。之后,在模型和算法的基礎(chǔ)上,先從系統(tǒng)需求的角度分析了系統(tǒng)的功能、非功能需求以及合適的體系架構(gòu),再分別描
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