本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)差分進化算法解決多目標有限緩沖車間調(diào)度問題研究

  更多相關(guān)文章： 自適應(yīng) 多目標 差分進化 流水車間調(diào)度 緩沖區(qū) 次解保留

【摘要】：流水車間調(diào)度問題(flow shop scheduling problem,FSSP)是優(yōu)化組合問題的一個重要分支,對該問題的研究有利于實現(xiàn)有限資源的優(yōu)化配置和合理利用。但因該問題為NP-hard(non-deterministic polynomial-hard),人工智能算法如今正逐漸代替數(shù)學方法,并取得了一定的成果。FSSP有多種類型,而帶有限緩沖的FSSP(FSSP with limited buffers,FSSPWLB)因更接近實際生產(chǎn)狀況而受到廣泛重視,對緩沖大小的探討在實際生產(chǎn)應(yīng)用中也具有重要的經(jīng)濟價值。此外,求解多目標FSSP,可幫助決策者制定折中策略,在滿足客戶需求的前提下實現(xiàn)經(jīng)濟最大化等其他生產(chǎn)指標。因此研究多目標帶有限緩沖的FSSP就顯得尤為重要。差分進化(differential evolution,DE)算法因其良好的特性而大量運用于連續(xù)問題優(yōu)化中。該算法的參數(shù)對所優(yōu)化的問題具有敏感性,通常要根據(jù)反復(fù)實驗的結(jié)果或經(jīng)驗來設(shè)置,因此造成計算資源的額外開銷,同時受到先驗經(jīng)驗的制約。于是對自適應(yīng)差分進化算法的研究不斷涌現(xiàn),其應(yīng)用領(lǐng)域也不斷拓寬。在使用DE對FSSPWLB進行優(yōu)化時,因其測試實例規(guī)模不同,更需要自適應(yīng)機制的參與。綜上所述,本文提出了一種自適應(yīng)差分進化算法及其若干變體,來解決多目標FSSPWLB。目前看來,使用自適應(yīng)差分進化算法優(yōu)化多目標FSSPWLB尚屬首例。首先,本文使用最大順序值(largest order value,LOV)規(guī)則完成DE個體與工件排序的映射,為設(shè)計合理的自適應(yīng)機制,分析了DE個體、工件排序以及目標值差異之間的關(guān)系,研究參數(shù)F和CR對目標值的影響。在此基礎(chǔ)上提出了一種參數(shù)CR的自適應(yīng)差分進化算法,以適應(yīng)對算法不同的搜索需求。同時為保證初始種群的質(zhì)量,使用啟發(fā)式算法構(gòu)造了兩個特殊個體。其次,為加強算法局部搜索性能,除選擇插入算子(Insert)外,還設(shè)計了一種基于概率模型的局部搜索算子(local search based on probability model,LSbPM),目的在于挖掘非支配解集中的優(yōu)質(zhì)子序列信息,并加以利用。引入次解保留概念,將其嵌入Insert中,保留多次插入過程中產(chǎn)生的次解,充分運用搜索結(jié)果,在一定程度上補償隨即拋棄被支配解而造成的計算浪費。接著,為驗證本文所提出算法的各項性能的優(yōu)劣,設(shè)計了其他兩種變體,分別去除了LSbPM算子和次解保留機制,三種算法分別記為MPADE1、MPADE2和MPADE3,且與HDE做對比。選取三種不同基準集中的12個實例,以多項評價指標為參考,通過實驗對比三種算法與HDE。實驗表明,次解保留機制在算法中發(fā)揮了重要作用,使得MPADE1和MPADE3在性能上超越MPADE2和HDE。而LSbPM的效果并不理想,只有在評價次數(shù)較大時才能起到改善作用。整體來說,MPADE3是最好的算法,能夠獲得更多的非支配解,保證其質(zhì)量,在分布性上也比其他算法好。最后,MPADE3用以研究與HDE收斂特性的差別,并分析不同緩沖區(qū)容量對FSSPWLB優(yōu)化結(jié)果的影響。實驗結(jié)果表明,MPADE3具有較快的收斂速度和較好的分布性。緩沖區(qū)在加工過程中具有重要作用,且所優(yōu)化目標值的提升與緩沖區(qū)容量的增長不成正比,而是逐漸放緩的,這一結(jié)論可為機器配置提供指導。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng) 多目標 差分進化 流水車間調(diào)度 緩沖區(qū) 次解保留
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TB497
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 論文的主要工作及章節(jié)安排16-18
• 2 差分進化算法發(fā)展18-28
• 2.1 差分進化算法18-20
• 2.2 多目標自適應(yīng)差分進化算法20-26
• 2.2.1 多目標優(yōu)化問題（MOP）20-25
• 2.2.2 多目標自適應(yīng)差分進化算法25-26
• 2.3 本章小結(jié)26-28
• 3 有限緩沖流水車間調(diào)度28-37
• 3.1 數(shù)學模型28-30
• 3.2 目標函數(shù)30-32
• 3.3 測試基準集32-33
• 3.4 解的表示33-36
• 3.5 緩沖區(qū)大小36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 4 自適應(yīng)差分進化算法設(shè)計37-60
• 4.1 PADE算法設(shè)計38-46
• 4.1.1 差分進化個體、工件序列與目標值的關(guān)系39-41
• 4.1.2 排序多樣性41-45
• 4.1.3 參數(shù)自適應(yīng)機制45-46
• 4.2 MPADE算法實現(xiàn)及流程46-54
• 4.2.1 種群初始化46-47
• 4.2.2 局部搜索47-52
• 4.2.3 非支配解集更新52
• 4.2.4 算法流程52-54
• 4.3 MPADE算法性能測試54-59
• 4.3.1 參數(shù)設(shè)置54
• 4.3.2 多目標優(yōu)化評價指標54-55
• 4.3.3 實驗結(jié)果與分析55-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 5 基于MPADE3的特定分析60-64
• 5.1 收斂性分析60-61
• 5.2 緩沖區(qū)影響研究61-63
• 5.3 本章小結(jié)63-64
• 6 結(jié)論與展望64-66
• 6.1 論文總結(jié)64
• 6.2 工作展望64-66
• 參考文獻66-73
• 致謝73-74
• 個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果74

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本文編號：579656