【摘要】：針對(duì)最小化最大完工時(shí)間的柔性流水車(chē)間調(diào)度,利用事件建模思想,線(xiàn)性化0-1混合整數(shù)規(guī)劃模型,使得小規(guī)模調(diào)度問(wèn)題通過(guò)Cplex可以準(zhǔn)確求解,同時(shí)設(shè)計(jì)了高效分布估算算法來(lái)求解大規(guī)模調(diào)度問(wèn)題.該算法采用的是一種新穎的隨機(jī)規(guī)則解碼方式,工件排序按選定的規(guī)則安排而機(jī)器按概率隨機(jī)分配.針對(duì)分布估算算法中的概率模型不能隨種群中個(gè)體各位置上工件的更新而自動(dòng)調(diào)整的缺點(diǎn),提出了自適應(yīng)調(diào)整概率模型,該概率模型能提高分布估算算法的收斂質(zhì)量和速度.同時(shí)為提高算法局部搜索能力和防止算法陷入局部最優(yōu),設(shè)計(jì)了局部搜索和重啟機(jī)制.最后,采用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法校驗(yàn)了高效分布估算算法參數(shù)的最佳組合.算例和實(shí)例測(cè)試結(jié)果都表明本文提出的高效分布估算算法在求解質(zhì)量和穩(wěn)定性上均優(yōu)于遺傳算法、引力搜索算法和經(jīng)典分布估算算法.
[Abstract]:In order to minimize the maximum completion time of flexible flow shop scheduling, a 0-1 mixed integer programming model is linearized by using event modeling method. The small-scale scheduling problem can be solved accurately by Cplex, and an efficient distributed estimation algorithm is designed to solve the large-scale scheduling problem. In order to overcome the disadvantage that the probability model in the distribution estimation algorithm can not automatically adjust with the update of the jobs in each position in the population, an adaptive adjustment probability model is proposed, which can improve the convergence quality and speed of the distribution estimation algorithm. In order to improve the local search ability of the algorithm and prevent the algorithm from falling into local optimum, a local search and restart mechanism is designed. Finally, the optimal combination of the parameters of the efficient distribution estimation algorithm is checked by the experimental design method. It is superior to genetic algorithm, gravitational search algorithm and classical distribution estimation algorithm.
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)管理學(xué)院;華中科技大學(xué)數(shù)字制造裝備與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢科技大學(xué)機(jī)械自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2014CB046705) 國(guó)家自然科學(xué)基金國(guó)際合作項(xiàng)目(51561125002);國(guó)家自然科學(xué)基金(51275366,51305311) 湖北省教育廳科研項(xiàng)目(Q20151104,15Q027)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TB497;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2198405