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基于蚂蚁系统的多机批调度算法研究

龙文涛  
【摘要】:生产调度问题作为一类有着极强应用背景的组合优化问题,存在于实际生活中的许多领域,如金属加工、钢铁冶炼、物流行业等。对生产调度问题进行研究的主要目的是因为它在提高劳动生产率和资源利用率、降低企业生产成本方面起到了极其巨大的作用,其研究成果已经非常丰富。批处理机调度问题是生产调度问题的一个重要分支,它是对经典调度问题的重要扩展,是起源于半导体生产过程中的一类新型调度问题。因为该类调度问题需把工件集合中的工件分配给加工机器,同时其中涉及到把工件分组成批的策略,所以相对于早期研究的经典调度问题来说,它更加的复杂难解,很多我们熟知甚至在单机环境下的批调度问题都被证明是NP难的。本文首先对生产调度问题的研究背景进行了简单的介绍,再着重针对于其中的批调度问题依次从单机环境、平行机环境、流水作业机环境以及工件有不同到达时间这几类批调度问题的当前研究现状进行简单概述。紧接着概述了目前用的比较多的来解决这几类批调度问题的主流算法,包括确定性算法以及近似算法两大类,然后简单介绍两类算法所具有的特点以及简要阐述两类主流算法当前具有的代表性算法。随后本文探讨了在机器容量相同的平行机环境下,针对工件带有不同尺寸和权值的最小化加权总完工时间的批调度问题。首先对该问题作了假设并且建立了该问题的数学模型。为了评估所提的算法解决问题的有效性,提出了一种计算下界的方法。然后给出了一种确定性的启发式算法H和一种元启发式算法LOACO分别用来解决这个复杂的问题。在元启发式算法LOACO中,按照当前批的剩余容量来构建候选列表,以此来减小蚂蚁的搜索范围,并根据前面构建的候选列表定义两个启发式信息用来指导蚂蚁的搜索行为,以进一步提高问题解的质量。然后,通过模拟仿真实验来比较所提的启发式算法H,元启发式算法LOACO以及文献中介绍的元启发式算法PSO的性能,从多个角度的结果显示本文提出的LOACO算法在性能上好于另外几种算法。此外,本文还给出了这几种算法在小规模工件实例上与CPLEX进行对比的实验结果。最后,对本文所探讨的工件带有差异尺寸的目标为极小化加权总完工时间的平行批处理机调度问题以及所给出的几种解决算法进行了简要的概括,并且对以后的相关研究工作进行了展望。


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