本文關鍵詞：基于改進蟻群算法的多目標Job-shop動態(tài)調度研究

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【摘要】：車間調度方法與優(yōu)化技術是先進制造業(yè)的兩大利器。隨著調度方法與優(yōu)化技術對制造業(yè)的生產利益、生產成本、生產速度的影響日益突出,越來越多的研究者們開始關注Job-shop對制造業(yè)帶來的革命性力量。 本文將針對作業(yè)車間多目標這個特點進行研究,建立以最大完工時間最小以及總拖期時間最小的雙目標調度模型,并結合改進的蟻群算法進行動態(tài)調度的研究。 首先,本文介紹了作業(yè)車間調度問題的研究現(xiàn)狀,蟻群算法的產生和發(fā)展史。然后分析作業(yè)車間的數(shù)學模型、析取圖模型以及甘特圖模型來對研究的問題進行全面分析。并對作業(yè)車間調度過程中的動態(tài)事件進行分析,并建立相應的動態(tài)調度策略。然后根據(jù)基本蟻群算法,分析多目標動態(tài)調度過程的特點,對蟻群算法的搜索方式進行改進。 最后,基于測試函數(shù),對于改進的蟻群算法與多目標遺傳算法進行仿真,驗證改進的蟻群算法具有較好的效果。然后對作業(yè)車間的實際調度中多種動態(tài)事件進行分析并給出其仿真的甘特圖,證明本文提出的算法以及策略能去的較好的效果。
【關鍵詞】：作業(yè)車間調度 多目標 蟻群算法 動態(tài)調度
【學位授予單位】：華東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;TB497
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題研究的目的與意義9
• 1.2 作業(yè)車間調度的研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 作業(yè)車間調度問題研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 多目標作業(yè)車間調度研究10-11
• 1.2.3 作業(yè)車間動態(tài)調度研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 蟻群算法的產生和發(fā)展12-14
• 1.3.1 蟻群算法的產生12-13
• 1.3.2 蟻群算法的發(fā)展13-14
• 1.4 論文結構與主要內容14-16
• 第2章 多目標作業(yè)車間調度研究16-30
• 2.1 多目標優(yōu)化問題的概述16-19
• 2.1.1 多目標優(yōu)化問題的發(fā)展16
• 2.1.2 多目標優(yōu)化問題的描述16-17
• 2.1.3 多目標優(yōu)化問題研究方法17-19
• 2.2 多目標車間調度的數(shù)學模型19-24
• 2.2.1 作業(yè)車間問題的數(shù)學建模20-22
• 2.2.2 問題的析取圖模型22-23
• 2.2.3 問題的甘特圖模型23-24
• 2.3 作業(yè)車間調度編碼問題的研究24-26
• 2.3.1 作業(yè)車間編碼要考慮的問題24
• 2.3.2 編碼的分類24-26
• 2.4 車間動態(tài)調度的研究26-29
• 2.4.1 車間動態(tài)調度問題描述26-27
• 2.4.2 動態(tài)事件的分類27-28
• 2.4.3 動態(tài)調度研究方法28-29
• 2.5 本章小結29-30
• 第3章 蟻群算法及其改進30-47
• 3.1 基本蟻群算法的分析30-31
• 3.1.1 基本蟻群算法的原理30
• 3.1.2 基本蟻群算法的優(yōu)缺點30-31
• 3.2 蟻群算法的改進及實現(xiàn)步驟31-37
• 3.2.1 基本蟻群算法的步驟31-34
• 3.2.2 改進蟻群算法的步驟34-37
• 3.3 實驗仿真37-46
• 3.3.1 蟻群算法不同參數(shù)仿真研究37-43
• 3.3.2 改進蟻群算法的仿真實例43-46
• 3.4 本章小結46-47
• 第4章 基于改進蟻群算法的作業(yè)車間動態(tài)調度研究47-57
• 4.1 基于改進蟻群算法的作業(yè)車間仿真47-50
• 4.1.1 作業(yè)車間編碼的與解碼47
• 4.1.2 基于改進蟻群算法的作業(yè)車間仿真47-50
• 4.2 基于改進蟻群算法的作業(yè)車間動態(tài)調度仿真50-56
• 4.2.1 動態(tài)調度策略50-53
• 4.2.2 作業(yè)車間動態(tài)調度仿真53-56
• 4.3 本章小結56-57
• 第5章 總結與展望57-59
• 5.1 全文總結57
• 5.2 論文的展望57-59
• 參考文獻59-63
• 致謝63-64
• 攻讀碩士學位期間取得的相關科研成果64

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：673015