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基于免疫克隆算法的多目标flow shop生产调度的研究

马威  
【摘要】:生产调度问题的本质是一类优化排序问题,是运筹学的一个研究方向。该类问题一般可以描述为:在给定生产任务的前提下,按时间的先后顺序,将有限的人力、物力资源分配给不同的工作任务,以满足某些指定的性能指标。典型的调度问题包括需要完成的产品集合,每个产品的一系列工序操作集合,各个工序的加工需要占用的设备或其它资源,并必须按照一定的加工路线来进行加工。其目标是合理地安排产品加工次序和各产品加工开始时间,使得到的排列顺序满足约束条件,同时使一些性能指标得到优化。生产调度问题具有多个约束、多个目标、不确定性等特点,是典型的NP-hard问题,作为生产管理中的关键环节,研究其建模和优化,对提高生产效率有重要意义。 针对多目标生产调度问题,本文深入研究多目标优化的相关理论,提出一种适应度共享策略,避免将多目标问题简单拟合为单目标问题。借鉴遗传算法和免疫克隆算法的基本原理和框架,结合生产调度问题进行改进,并将其成功应用于flow shop调度问题中。 本文的主要贡献如下: (1)由于多目标优化问题并不存在一个唯一的最优解,而是需要找到Pareto意义下的非劣解。传统优化技术一般每次只能得到Pareto解集中的一个,而用进化算法求解,可以得到更多的Pareto非劣解。本文提出一种基于遗传算法的适应度共享策略,并成功应用于连续函数优化中,通过仿真实验验证了算法的可行性。 (2)免疫克隆算法借鉴生物免疫系统的相关原理和机制,对于解决工程优化问题具有良好效果。本文利用免疫克隆算法的基本原理和框架,针对多目标优化问题的特点,将其改进后引入到多目标问题中。免疫克隆策略对于Pareto非劣解的精英保留具有良好的作用。 (3)建立了基于最小化完成时间(makespan)和总流经时间(total flow time)的多目标flow shop调度模型。针对多目标flow shop问题,提出一种基于免疫克隆算法的非劣解分级和拥挤距离计算策略。通过适应度共享方式,对多目标问题的解进行评估。采用改进的免疫克隆策略,有效保留和利用了搜索到的非劣解信息;通过基因变异模式增加群体多样性,提高算法收敛性。大量仿真验证了调度模型的正确性和算法的优越性。


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