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模糊环境下基于协同进化的柔性车间调度方法研究

陈雯  
【摘要】: 随着全球经济一体化的不断加深,用户对产品需求变化速度的加快,多品种、小批量生产越来越普遍,这种生产方式使得生产环境越来越复杂。怎样减少生产过程中不必要的开支,对于企业的生存和发展有着相当重要的意义,企业越来越迫切需要能使生产更节省,更智能的方案即有效的生产调度。在过去的50年来,生产调度作为NP难题,基于其显著的经济效益以及自身较高的挑战性,越来越多地受到学术界和工业界的广泛关注。 实际生产中大量存在的不确定和柔性等因素使制造环境的模拟变得相当复杂,但为了更加准确地描述生产过程中的实际情况和提高调度的质量,又不得不对此进行全面而深入的研究。本文针对目前研究较少且非常复杂的模糊柔性作业车间调度的两类问题,分别提出基于协同进化的调度算法,并通过仿真实验验证调度算法的性能。 第一类问题为模糊柔性作业车间调度问题。对柔性调度问题的一般研究方法进行探讨,分析了分解法和集成法的优缺点,并提出了基于协同进化的研究方法。这种方法将问题分解成机器分配和工序排序两个种群,并利用适应度值的计算将两个种群联系在一起,使这两个种群相互影响共同进化。本文通过大量的仿真对比研究,最终选定机器分配和工序排序两个种群各自的优化算法一模拟退火和遗传算法,优化算法中的各种优化算子,以及基于这两种算法的协同进化调度算法。实验通过3组实例,对不同参数选择情况下的解以及算法的性能进行了分析,并和现有的优秀算法进行比较,验证了算法的有效性和优越性。 第二类问题为具有预防性维修的模糊柔性作业车间调度问题。在考虑到预防性维修能降低机器故障发生概率的基础上,对维修期的安排方式进行探讨,将维修活动的处理过程和解码结合在一起,建立了有效的解码过程,设计了相应的双种群协同进化算法,最后通过4组实例对设计的调度算法进行仿真,结果验证了算法的有效性。


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