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
【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。
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1 |
王凤儒,徐蔚文,徐洪副;用效率调度算法求解非标准作业车间调度问题[J];计算机集成制造系统-CIMS;2001年07期 |
2 |
黄志,黄文奇;作业车间调度转换瓶颈算法的不可行解问题[J];计算机工程与应用;2005年05期 |
3 |
梁旭,黄明;禁忌-并行遗传算法在作业车间调度中的应用[J];计算机集成制造系统-CIMS;2005年05期 |
4 |
林碧;谢明红;;求解Job Shop调度问题的自适应遗传算法设计[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2008年04期 |
5 |
熊锐,冯祖仁,胡保生;一种启发式实时调度方法在 FMS 加工中心控制器中的应用[J];陕西工学院学报;1997年02期 |
6 |
王知强;基于机器负载平衡求解非标准Job-Shop调度问题的算法[J];哈尔滨理工大学学报;2003年06期 |
7 |
陈冬雪,王宏欣;基于剩余率求解非标准作业车间调度问题逆序算法[J];计算机集成制造系统-CIMS;2004年10期 |
8 |
潘全科,罗翔,朱剑英;基于准时制的时间成本双目标作业调度优化[J];东南大学学报(自然科学版);2003年01期 |
9 |
常建娥;张磊;;协同PSO算法在Job-Shop调度中的应用[J];机械工程师;2010年05期 |
10 |
吕涛;闫志华;;应用混合遗传蚁群算法求解柔性车间调度问题[J];制造技术与机床;2009年02期 |
11 |
宋存利;薛倩;;混合蚁群遗传算法在车间作业调度的应用研究[J];科学技术与工程;2009年11期 |
12 |
时维国;薛倩;;求解Job-Shop车间作业调度的混合算法[J];大连交通大学学报;2009年04期 |
13 |
王知强,陈冬雪,王宏欣;求解非标准作业车间调度问题的均衡算法[J];哈尔滨理工大学学报;2003年03期 |
14 |
张德富,李新;求解作业车间调度问题的快速启发式算法[J];计算机集成制造系统-CIMS;2005年02期 |
15 |
袁坤;朱剑英;鞠全勇;王有远;;多目标柔性作业车间调度的集成算子遗传算法(英文)[J];南京航空航天大学学报(英文版);2006年04期 |
16 |
王万良,宋毅,吴启迪;求解作业车间调度问题的双倍体遗传算法与软件实现[J];计算机集成制造系统-CIMS;2004年01期 |
17 |
袁坤;朱剑英;孙志峻;;基于IOCDGA的模糊目标柔性作业车间调度优化(英文)[J];南京航空航天大学学报(英文版);2006年02期 |
18 |
黄明;王佳;冯宾;;新的小生境遗传算法在作业车间调度中的应用[J];大连交通大学学报;2009年04期 |
19 |
孙志峻,潘全科,朱剑英;基于遗传算法的多资源作业车间智能优化调度[J];中国机械工程;2002年24期 |
20 |
熊唯;李宗斌;郝建波;;解决动态作业车间调度关键问题的方法研究[J];组合机床与自动化加工技术;2008年07期 |
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