基于微粒群優(yōu)化算法的生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)研究.pdf

1、生產(chǎn)調(diào)度問題是生產(chǎn)管理領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，算法研究是生產(chǎn)調(diào)度問題的一個重要研究方向。微粒群算法作為一種新的全局優(yōu)化搜索算法，以其實(shí)現(xiàn)簡單、通用、魯棒性強(qiáng)等顯著特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于各種優(yōu)化問題求解。本文以微粒群算法為工具，重點(diǎn)研究了生產(chǎn)調(diào)度問題中的一類經(jīng)典問題-Job Shop問題的求解，并以實(shí)例驗(yàn)證了算法的合理性。 本文首先對生產(chǎn)調(diào)度的基本思想、發(fā)展?fàn)顩r給出了一般性的描述，綜述了對調(diào)度問題的各種求解方法，然后根據(jù)微粒群算法的特點(diǎn)和生

2、產(chǎn)調(diào)度問題中面對的難點(diǎn)，指出了微粒群算法求解調(diào)度問題的有效性和優(yōu)越性，并結(jié)合目前微粒群算法在生產(chǎn)調(diào)度問題中的研究現(xiàn)狀，進(jìn)一步加以論證。 本文應(yīng)用微粒群算法求解復(fù)雜的生產(chǎn)調(diào)度問題，主要在以下幾個方面作了一些研究工作： （1）通過大量閱讀各種生產(chǎn)調(diào)度和微粒群算法的文獻(xiàn)，指出了微粒群算法適合解決生產(chǎn)調(diào)度問題。 （2）在系統(tǒng)性地分析了微粒群算法的基本原理、算法特性及應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，為了解決微粒群算法求解Job Shop問題

3、過程中遇到的計(jì)算量大的問題，本文采用了微粒群算法求解Job Shop問題的機(jī)器分解方法。機(jī)器分解法是在每次迭代中微粒僅在子圖中構(gòu)造部分解，并與上次迭代中其他機(jī)器上的順序共同構(gòu)成本次解，這樣提高了微粒群算法求解Job Shop問題的效率。 （3）將該算法用于求解車間生產(chǎn)作業(yè)調(diào)度問題，以最小生產(chǎn)時間跨度為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建了基于微粒群算法的車間生產(chǎn)作業(yè)調(diào)度問題求解方法，并結(jié)合某機(jī)電設(shè)備廠的車間作業(yè)調(diào)度實(shí)例，驗(yàn)證了算法在實(shí)際項(xiàng)目中的可行性。