收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于蚁群算法与竞选算法的作业车间调度求解及比较研究

刘志勇  
【摘要】:制造过程的调度技术,将在很大程度上影响产品生产的周期、成本和效率。优化制造过程调度,可以有效地提高企业的生产管理水平和制造自动化水平,从而提高企业的竞争力。作业车间调度问题是生产调度中许多实际问题的简化模型,是制造类企业无法回避的一个关键且核心的问题。现行的各种调度方法在求解作业车间调度问题时,都存在各种各样的缺陷。因此,改进现有的调度方法或者寻找新的调度方法,始终具有重要的理论价值和实际意义。 蚁群算法的搜索机制模拟蚂蚁觅食过程中的群体行为,适合于求解旅行商问题等组合优化问题,但应用于作业车间调度问题的研究不多,且优化效果不明显,也没有一般性规律可循。竞选算法搜索机制模拟竞选活动中对更高支持率的追求动机,目前主要应用于连续域内的各种函数优化问题。 本文针对作业车间调度问题,对蚁群算法进行改进,设计了一种新的信息素更新方式;对竞选算法进行离散化设计,探索新的求解作业车间调度问题的调度方法,并对这两种算法进行比较。本文的主要研究结果如下: (1)本文综合分析了蚁群算法的特点及作业车间调度问题的特点,讨论了两种经典的改进蚁群算法—蚁群系统与最大最小蚂蚁系统—的算法思想及求解机制。在此基础上,提出了一种新的改进蚁群算法。为了验证该改进蚁群算法的有效性,将其应用于作业车间调度问题与柔性作业车间调度问题的求解。采用文献中的测试函数进行计算,并将计算结果与文献中的结果进行比较分析。结果表明,该改进蚁群算法大大提高了问题的求解效率及求解结果。 (2)介绍了竞选算法的基本思想、基本原理以及在连续优化领域内的应用研究。将竞选算法应用于求解作业车间生产调度问题,采用基于工序的表达法表示问题的解,采用基于关键路径的邻域搜索方法生成局部选民,这两者是竞选算法的离散化设计的核心技术。将离散化的竞选算法求解FT06算例以及LA系列标准调度函数,无论是计算时间,还是计算结果,离散的竞选算法都取得了较好的效果,表明了该改进算法的有效性及可行性。 (3)利用Matlab 7编程实现了上述两种算法的操作,构建了一个求解作业车间调度问题的工具包。 (4)分析了改进蚁群算法与改进竞选算法两种启发式优化算法在算法特性方面的异同点,并对这两种算法进行求解质量、算法时间复杂度和空间复杂度等方面的比较分析。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 门君;王连玉;李忠光;巴威;;基于改进蚁群算法的汽车抢修车巡回修理问题研究[J];军事交通学院学报;2011年05期
2 计三有;王星;;基于蚁群算法的图书物流中心配送路径规划[J];湖北工业大学学报;2011年04期
3 刘立;王建兴;秦书硕;莫城恺;;一种改进蚁群算法在配电网优化规划中的应用[J];科学技术与工程;2011年24期
4 张宝健;;变异蚁群算法在电力系统无功优化中的应用[J];福建电脑;2011年05期
5 李慧;王来运;;基于混沌蚁群算法的电力短期负荷预测[J];北京信息科技大学学报(自然科学版);2011年04期
6 张敖木翰;钟仰晋;何世伟;;基于蚁群算法的公交线网规划研究[J];交通标准化;2008年13期
7 时贵英;吴雅娟;倪红梅;;一种新改进的粒子群优化算法[J];长春理工大学学报(自然科学版);2011年02期
8 严珍珍;邢立宁;陈英武;;蚁群算法求解消防站的选址问题[J];科学技术与工程;2011年21期
9 李永胜;曲良东;李熹;;自适应信息素更新蚁群算法求解QoS组播路由[J];山东大学学报(工学版);2011年04期
10 何开成;;一种改进的蚁群算法求解TSP问题及实验结果分析[J];硅谷;2011年16期
11 野莹莹;刘新;;改进蚁群算法在多用户检测技术中的应用[J];装备制造技术;2011年09期
12 姚永杰;席庆彪;刘慧霞;;基于改进遗传蚁群算法的无人机航路规划[J];计算机仿真;2011年06期
13 陈伟;赵德安;平向意;;基于蚁群算法的喷涂机器人喷枪路径规划[J];机械设计与制造;2011年07期
14 张臻;王光磊;;基于改进蚁群算法的飞行器航迹规划[J];指挥信息系统与技术;2011年03期
15 王雪媛;;蚁群算法在纯数据库中的应用[J];硅谷;2011年14期
16 邓福平;张超勇;连坤雷;徐绍锬;;基于自适应蚁群算法的装配线平衡问题研究[J];中国机械工程;2011年16期
17 代启国;冀俊忠;刘椿年;;蚁群算法中基于知识引导的信息素控制策略[J];北京工业大学学报;2011年08期
18 乔斌;肖磊;邹家生;尚峰;郭廷良;;基于蚁群算法的纯铜粉末注射成形工艺参数选择方法[J];粉末冶金技术;2011年03期
19 王斌晓;黄彦全;宋廷珍;董家读;;基于混沌蚁群算法的负荷模型参数辨识[J];电力系统保护与控制;2011年14期
20 张立毅;费腾;刘婷;张锦;;基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法[J];中国民航大学学报;2011年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 关洪浩;唐巍;;蚁群算法的生成树在配电网网架规划中的应用[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
2 吴正伟;吉文来;陈伟佳;卢扣;;基于蚁群算法的城市紧急救援最佳路径选择[A];地理信息与物联网论坛暨江苏省测绘学会2010年学术年会论文集[C];2010年
3 王鹤;邵良杉;邱云飞;;蚁群算法在露天矿运输系统路径优化中的应用[A];第五届全国煤炭工业生产一线青年技术创新文集[C];2010年
4 刘杰;闫清东;;基于蚁群算法的移动机器人路径规划技术的研究[A];逻辑学及其应用研究——第四届全国逻辑系统、智能科学与信息科学学术会议论文集[C];2008年
5 严彬;熊伟清;程美英;叶青;;基于拥塞控制的多种群二元蚁群算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 肖岭;熊辉;;一种针对频率指配问题的改进蚁群算法[A];电波科学学报[C];2011年
7 宋春峰;侯媛彬;赵圣刚;;蚁群算法在陀螺温控系统中的应用研究[A];第十四届全国煤矿自动化学术年会暨中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2004年
8 张如伟;黄捍东;赵迪;;一种新的地震非线性反演方法[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年
9 师凯;蔡延光;邹谷山;王涛;;运输调度问题的蚁群算法研究[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年
10 陈峻;沈洁;秦玲;;蚁群算法进行连续参数优化的新途径[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策(下册)[C];2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 许志红;交流接触器智能化控制与设计技术的研究及实现[D];福州大学;2006年
2 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
3 顾中舜;中继卫星动态调度问题建模及优化技术研究[D];国防科学技术大学;2008年
4 刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
5 陈宝文;蚁群优化算法在车辆路径问题中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
6 唐连生;突发事件下的车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2008年
7 何荥;用信息法研究天空亮度分布[D];重庆大学;2008年
8 闫博;基于蚁群算法的集装箱港口选择与网络均衡分析[D];大连海事大学;2008年
9 吕雄伟;邮政物流车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2009年
10 刘波;蚁群算法改进及应用研究[D];燕山大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘志勇;基于蚁群算法与竞选算法的作业车间调度求解及比较研究[D];广东工业大学;2011年
2 傅宏;基于遗传多蚁群算法的QoS组播路由算法研究[D];重庆大学;2010年
3 潘鹏竹;协同制造调度问题的蚁群算法研究[D];沈阳工业大学;2010年
4 饶跃东;基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划应用研究[D];武汉理工大学;2010年
5 于沛欣;一种混合蚁群算法在JSP问题中的应用研究[D];中国海洋大学;2008年
6 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
7 吕海鹏;改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年
8 吕晓慧;一种混合蚁群算法在JSP中的应用研究[D];青岛大学;2009年
9 张守年;改进的蚁群算法及其在QoS中的应用[D];华南理工大学;2010年
10 林时来;基于蚁群算法的呼吸信号情感识别研究[D];西南大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 惠永辉 徐源;张昌龙—— 勇于挑战难题[N];解放军报;2009年
2 本报记者 张巍巍;瞧瞧“机器游侠”特种兵[N];科技日报;2011年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978