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基于智能计算的车间作业调度研究
中文名称: 基于智能计算的车间作业调度研究
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论文编号: 3217901收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Research of Job Shop Scheduling Problem Based on Intelligence Computation
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 控制工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 车间作业调度 遗传算法 蚁群算法 粒子群优化 不可行调度 生产管理 智能计算
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:车间作业调度问题(JSP)是生产管理和组合优化领域的重要研究内容。合理地安排生产与调度对提高生产效率,减少生产成本,改进产品质量起着非常重要的作用。车间作业调度问题属于NP-complete类,对它的学术研究始于1954年,迄今为止,已经有很多关于该问题的研究方法,如分支界定方法、动态规划方法、移动颈瓶方法、拉格朗日松弛法和禁忌搜索方法等。 本文在求解车间作业调度问题时,分别采用遗传算法、蚁群算法和粒子群优化算法等三种智能计算。 首先提出基于先后表编码的求解JSP的遗传算法,在分析车间作业调度问题的数学模型的基础上,给出了:⒈死锁问题及其解决方法;⒉生成可行调度的算法;⒊计算调度目标函数的算法;⒋三种遗传算子及其辅助算子--修正算子的设计。在车间作业调度(JSP)问题中,存在着大量的不可行调度解,严重影响了遗传算法查找最优调度的质量。通过JSP问题数学模型的图论形式,深入分析了不可行调度产生的原因及其特征,得出了一个调度是可行调度的充要条件。提出了遗传算法求解JSP的基于操作的编码方法,能够彻底避免产生不可行调度解,大大提高了遗传算法的质量。 其次设计了专门的蚁群算法来求解Job Shop调度问题,将工序的最早开始加工时间(EAPT)作为蚂蚁搜索时的启发式信息,给出了相应的流程,分别对不同类型的标准问题进行仿真。最后提出了求解车间作业调度问题的一般粒子群算法流程,指出了设计粒子表示方法所需要解决的关键问题。为了适合JSP问题的求解,粒子群系统中粒子的距离和速度的含义被加以拓广。
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