發(fā)布時間：2019-10-08 05:44

【摘要】：車間調(diào)度問題是一系列比較復(fù)雜的NP-hard司題,隨著其問題規(guī)模的不斷擴大,問題的復(fù)雜度也不斷提高,傳統(tǒng)的常規(guī)優(yōu)化方法已經(jīng)很難甚至無法有效地求解出問題的最優(yōu)解。本文重點研究BFO算法的優(yōu)化策略和理論分析,以及改進BFO算法在車間調(diào)度類問題中的應(yīng)用。文章詳細地闡述了BFO算法的生物學(xué)基礎(chǔ)和算法的搜索機制,分析了現(xiàn)有的趨向因子的局限性并指出其所存在的缺點,提出了一種改進的BFO算法�；陔S機過程理論,從數(shù)學(xué)角度證明改進的BFO算法種群進化過程具有馬爾科夫性且是全局收斂的。使用國際標準的連續(xù)問題函數(shù)進行對比實驗,檢驗改進算法在連續(xù)問題求解時的性能。然后將改進BFO算法用于求解作業(yè)車間調(diào)度問題,測試改進算法在求解離散問題中的能力。通過引入LOV規(guī)則完成連續(xù)空間的位置信息和離散加工工件序列之間的映射轉(zhuǎn)化,使用標準的Job.Shop測試問題對改進算法進行測試。最后將混沌搜索因子作為鄰域搜索算子引入改進的BFO算法中,提出了一種基于混沌領(lǐng)域搜索的BFO算法,進一步增強了BFO算法的局部搜索能力。再通過引入SPV規(guī)則,完成連續(xù)解空間到離散解空間的流水車間工件順序的映射轉(zhuǎn)換。將改進的算法應(yīng)用到求解置換流水車間調(diào)度問題中,并將其與其它一些智能算法進行實驗對比,說明了BFO算法在求解車間調(diào)度類的問題時是有效的,并且具有進一步開發(fā)的潛力。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TB497;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2546141