基于差分進化算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究.pdf

1、柔性作業(yè)車間調(diào)度是在實際制造生產(chǎn)中廣泛存在的一類問題。對該問題的研究，可以有效提高車間的生產(chǎn)效率，縮短制造周期。此外，實際生產(chǎn)調(diào)度問題還具有多目標(biāo)、動態(tài)性等特點，同時需要對生產(chǎn)中各種突發(fā)事件進行及時的響應(yīng)。
　　本文首先研究了經(jīng)典的柔性作業(yè)車間靜態(tài)調(diào)度問題。在該問題的研究中，提出了一種“預(yù)調(diào)度確定各工序的加工機器”的優(yōu)化策略，并將其應(yīng)用到差分進化算法的種群初始化中，提高初始種群的質(zhì)量。同時，提出了一種新的種群改進策略，在算法進化陷

2、入局部最優(yōu)解，最優(yōu)解一段時間不改進的情況下，適時得去改進種群的質(zhì)量。將該策略融合到差分進化算法的框架中得到改進差分進化算法。通過和其他算法的比較驗證本文提出的改進差分進化算法求解性能優(yōu)越。
　　隨后，本文研究了不同再調(diào)度周期下的柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題。通過模擬隨機工件到達的生產(chǎn)環(huán)境，運用周期性再調(diào)度的調(diào)度策略將各個工件依次劃入到對應(yīng)的調(diào)度區(qū)間去進行求解。在各個調(diào)度區(qū)間上，以效率和穩(wěn)定性為目標(biāo)，設(shè)計一種基于Pareto概念的多目標(biāo)

3、差分進化算法對該調(diào)度區(qū)間的工件進行調(diào)度優(yōu)化，并提出了一種二級選擇策略應(yīng)用于多目標(biāo)算法中，最后從優(yōu)化算法獲得的非支配解集中采用決策策略選出一個調(diào)度方案作為實際調(diào)度加工方案。通過研究在不同的再調(diào)度周期下，對先后到達相同數(shù)量的工件進行調(diào)度得到的最后的完工時間、總拖期、總效率和總穩(wěn)定性之間的差異，對結(jié)果進行分析，得出了不同再調(diào)度周期對各個性能指標(biāo)的影響，便于指導(dǎo)生產(chǎn)實踐。
　　最后，本文研究了不同動態(tài)事件下的柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題?？紤]