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1、生產(chǎn)調(diào)度問題是一類NP-hard問題且研究年代久遠(yuǎn),生產(chǎn)調(diào)度的目的是找到最佳調(diào)度方案,使生產(chǎn)或加工的具體過程符合特定目標(biāo)函數(shù)的需求,如縮短完工時(shí)間,減少流水作業(yè)時(shí)間,降低加工成本或者確保交貨期等等。對(duì)于兩類生產(chǎn)調(diào)度問題——作業(yè)車間調(diào)度和流水車間調(diào)度,如何處理好加工任務(wù)或生產(chǎn)資源的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,能夠有效提高加工效率。此外,如何有效降低生產(chǎn)成本也是企業(yè)考慮的核心問題。
本文基于博弈論對(duì)生產(chǎn)調(diào)度中出現(xiàn)的具體問題進(jìn)行了深入研究。首先把加工
2、及生產(chǎn)過程中的機(jī)器表示成非合作博弈模型的局中人,把不同的加工方案表示成策略集,把加工機(jī)器的實(shí)際流水時(shí)間用收益函數(shù)來表示,因此,求解兩類生產(chǎn)調(diào)度問題最優(yōu)解的過程便轉(zhuǎn)化成了如何求解非合作博弈模型納什均衡點(diǎn)。
針對(duì)非合作博弈模型中起主導(dǎo)作用的策略集,首先定量分析了不同優(yōu)先規(guī)則單獨(dú)處理兩類問題時(shí)的特點(diǎn),隨后又對(duì)本文選取的優(yōu)先規(guī)則適合作為非合作博弈模型策略優(yōu)化方案的原因進(jìn)行了討論,最后結(jié)合構(gòu)造性算法與智能算法,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化可行策略集
3、,給每臺(tái)加工機(jī)器分配恰當(dāng)?shù)膬?yōu)先規(guī)則來使得收益函數(shù)最大,縮短流水時(shí)間并降低成本。
最后,用本文提出的模型與整數(shù)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了關(guān)于解決作業(yè)車間問題的實(shí)驗(yàn)對(duì)比,說明本文方法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性能的提高。隨后又對(duì)比了蟻群算法,用不同規(guī)模問題測(cè)試了兩種方法的性能,說明本文方法對(duì)于求解生產(chǎn)調(diào)度問題的有效性。探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解組合優(yōu)化問題時(shí)局部最小值出現(xiàn)的原因,結(jié)合遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,通過數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)得到了具有穩(wěn)定修正率的網(wǎng)
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