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文檔簡介
1、目前,全球的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,各企業(yè)間的競爭日趨激烈,怎樣合理地利用有限資源以提高生產(chǎn)效率,盡量減少生產(chǎn)消耗成為社會廣泛關(guān)注的焦點。而合理的調(diào)度可以優(yōu)化企業(yè)資源,均衡各部門的配置,最終實現(xiàn)資源利用的最大化。所以,調(diào)度問題的研究得到了大家普遍的關(guān)注。目前,調(diào)度問題在生產(chǎn)調(diào)配、物流運輸和計算機(jī)人工智能等方面存在十分廣泛的運用。
差異工件批調(diào)度的問題是在經(jīng)典批調(diào)度問題上的深化,每個工件的加工時間和尺寸各不相同,相同批次的工件尺寸和不能超
2、過機(jī)器的容量。這種問題實際上比具有相同尺寸工件的批調(diào)度更復(fù)雜,然而由于它更貼近日常的生產(chǎn)現(xiàn)狀,因此對該類型問題的探索有著顯著的經(jīng)濟(jì)回報和社會效應(yīng)。
本文是對于工件數(shù)為m和機(jī)器容量為B的單機(jī)批處理問題進(jìn)行研究。每個工件Ji(i=1,2,...,m)的加工時間為pi,尺寸為si,每個工件的加工時間和尺寸都不一樣。每次機(jī)器將部分工件作為一批同時進(jìn)行加工,且這批工件的尺寸和不超過機(jī)器的容量。假如一個批準(zhǔn)備加工,在該批加工結(jié)束之前,不可
3、以被暫停也不可以再增加新的工件,批的加工時間和批中工件的最大加工時間相等,在同一個批的工件有同樣的完工時間。本文的問題目標(biāo)是極小化最大完工時間。
本文首先從調(diào)度基本知識開始,介紹了調(diào)度問題的概念和參數(shù)表示等內(nèi)容。然后對經(jīng)典調(diào)度進(jìn)行描述,再過渡到對批調(diào)度的陳述,并對兩者的區(qū)別進(jìn)行了闡述,最后介紹了差異工件批調(diào)度的問題。
其次,本文描述了求解批調(diào)度問題的幾種重要算法:數(shù)學(xué)規(guī)劃法(Mathematical Programm
4、ing)、啟發(fā)式算法(Heuristic Algorithm)、遺傳算法(Genetic Algorithm)、模擬退火算法(Simulated Annealing)和粒子群算法(ParticleSwarm Optimization)等,并且對不同算法的原理進(jìn)行了詳細(xì)介紹,同時給出算法求解問題的一般過程。
接著,文章介紹了蟻群算法(Ant Colony Optimization)及其基礎(chǔ)知識,包括工作原理、基本模型、參數(shù)設(shè)置、
5、性能目標(biāo)和評價方式等內(nèi)容。之后,對聚類分析(Cluster analysis)的知識進(jìn)行了介紹,包括聚類分析的概念、分析方法和衡量標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容。
隨后,本文探討了蟻群聚類算法求解差異工件單機(jī)系統(tǒng)批調(diào)度問題的算法。為了解決蟻群算法因為盲目搜索而導(dǎo)致耗時較長的不足,引入聚類算法構(gòu)建優(yōu)化的目標(biāo)候選列表來彌補(bǔ)這個缺陷,具體來說是以工件的加工時間和尺寸來定義工件之間的相異度,將加工時間和尺寸接近的工件分在同一批。之后再運用蟻群搜索的特性來
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