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基于免疫原理的Job Shop调度研究
作 者: 余建军
导 师: 孙树栋
学 校: 西北工业大学
专 业: 机械电子工程
关键词: Job Shop调度 免疫原理 免疫算法 建模 仿真 柔性 多目标 多约束 分布式 调度网格
分类号: TP11
类 型: 博士论文
年 份: 2007年
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内容摘要
Job Shop调度是一类复杂的组合优化难题,有着深刻的实际背景和广阔的应用前景。目前的调度理论研究对实际调度问题进行了简化处理,忽略了许多必要的实际因素,离实际应用还存在较大差距。因此,考虑柔性、多目标、多约束、分布式,研究接近生产实际的Job Shop调度具有重要的理论意义和工程价值。本文以Job Shop调度为研究对象,以接近生产实际为中心线索,以免疫优化理论为技术支撑,对Job Shop调度的建模、求解、优化和仿真等关键问题进行了系统深入的研究和探索。本文的主要研究成果和结论如下:1.提出了适合于Job Shop调度的建模方法,按照从简单到复杂、逐渐接近生产实际的主线,依次建立了标准Job Shop调度模型、柔性Job Shop调度模型、多目标柔性Job Shop调度模型、多约束多目标柔性Job Shop调度模型和分布式多目标Job Shop调度模型。在剖析实际生产调度的基础上,按照普遍通用的原则进行抽象提取,采用目标函数、约束条件等数学方法对实际调度的物理形式和逻辑意义进行描述,采用Petri网图论理论和面向对象结构化方式对实际调度的静态特性和动态特性进行刻画。2.提出了多种有效的Job Shop调度算法,针对不同调度问题的特点和差异,基于调度模型,依次提出了基于动态评价的免疫遗传算法、免疫模拟退火算法、多种群双倍体自适应免疫算法、免疫蚁群算法以及基于调度网格的分布式调度算法。这些免疫调度算法以调度模型为应用背景,以高效调度为原则,以免疫优化理论为依托,模拟实现了多种免疫机制:包括免疫识别、免疫学习、免疫记忆在内的免疫应答机制:基于抗体期望繁殖率的免疫选择机制;保证抗体多样性的免疫调节机制:提高算法收敛速度和防止群体退化的免疫疫苗机制。实例求解证实这些算法能够快速收敛,具有较强的调度优化能力,适用于相应的调度问题。3.根据具体问题具体分析的哲理,提出了灰色关联层次分析等多种多目标处理策略,分别应用于不同调度问题的求解。依据柔性调度包含设备分配和工序调度两个子问题的本质,采用了分解策略和综合策略两种柔性处理策略。本着简单有效的原则,探索了将约束条件转化为目标函数和用约束条件对进化解进行过滤的两层约束处理策略。4.提出了调度网格的概念,基于调度网格提出了分布式调度方法;提出了单元问调度和单元内调度两级调度策略,确立了分布式Job Shop调度体系框架;搭建了任务调度系统,构造了调度器;提出了任务调度管理逻辑结构,确立了任务调度管理过程;提出了基于免疫原理的招投标机制和基于匹配层次图的谈判策略,搭建了多目标评价体系;实现了局部凋度和全局调度协同优化,验证了分布式Job Shop调度方法的有效性。5.确定了Job Shop调度求解方法,设计了求解要素;针对单目标Job Shop调度、多目标Job Shop调度、分布式多目标Job Shop调度,采用本文所提相应调度算法分别进行了求解与仿真;分别以国际标准Job Shop调度算例和企业实际Job Shop调度案例进行验证与对比,证明模型和算法的有效性。6.基于本文调度理论,采用先进软件技术,设计开发了Job Shop调度原型系统,并成功应用于企业生产实践。
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全文目录
摘要 4-6 ABSTRACT 6-13 第一章 绪论 13-25 §1.1 生产调度 13-15 §1.1.1 生产调度的概念 14 §1.1.2 生产调度分类 14-15 §1.1.3 生产调度研究策略 15 §1.2 生产调度研究综述 15-19 §1.2.1 调度建模研究现状与发展趋势 15-16 §1.2.2 调度方法研究现状与发展趋势 16-18 §1.2.3 调度系统和工具包研究现状 18 §1.2.4 调度算法的不足 18-19 §1.3 人工免疫系统 19-22 §1.3.1 人工免疫系统的生物学基础 19 §1.3.2 免疫算法 19-20 §1.3.3 免疫算法研究综述 20-22 §1.4 本文研究内容 22-24 §1.4.1 研究目标 22 §1.4.2 研究意义 22 §1.4.3 研究思路 22-23 §1.4.4 章节安排 23-24 §1.4.5 课题支撑 24 §1.5 本章小结 24-25 第二章 单目标Job Shop调度研究 25-52 §2.1 标准Job Shop调度研究 25-36 §2.1.1 标准Job Shop调度数学模型 25-27 §2.1.2 免疫遗传算法 27-31 §2.1.2.1 算法步骤 28-30 §2.1.2.2 算法特点 30-31 §2.1.3 标准Job Shop调度的求解 31-34 §2.1.3.1 抗体编码 31 §2.1.3.2 评价函数 31-32 §2.1.3.3 免疫算子设计 32-34 §2.1.4 仿真分析 34-36 §2.2 柔性Job Shop调度研究 36-51 §2.2.1 柔性Job Shop调度数学模型 37-38 §2.2.2 柔性处理策略 38-39 §2.2.2.1 分解策略 38 §2.2.2.2 综合策略 38-39 §2.2.3 免疫模拟退火算法 39-44 §2.2.3.1 构造思想 39-40 §2.2.3.2 算法流程 40-43 §2.2.3.3 算法特点 43-44 §2.2.4 柔性Job Shop调度的求解 44-47 §2.2.4.1 分解策略求解 44-46 §2.2.4.2 综合策略求解 46-47 §2.2.5 仿真分析 47-51 §2.3 本章小结 51-52 第三章 多目标Job Shop调度研究 52-86 §3.1 多目标评价与决策研究 52-58 §3.1.1 面向调度的灰色关联层次分析模型 52-54 §3.1.2 调度方案数据序列的构造和归一化 54-55 §3.1.3 调度指标权重的确定 55-58 §3.2 多目标柔性Job Shop调度研究 58-72 §3.2.1 多目标柔性Job Shop调度数学模型 58-60 §3.2.2 多种群双倍体自适应免疫算法 60-67 §3.2.3 多目标柔性Job Shop调度的求解 67 §3.2.4 仿真分析 67-72 §3.2.4.1 T-MOFJSS仿真 67-69 §3.2.4.2 P-MOFJSS仿真 69-72 §3.3 多约束多目标柔性Job Shop调度研究 72-85 §3.3.1 多约束多目标柔性Job Shop调度数学模型 72-74 §3.3.2 免疫蚁群算法 74-81 §3.3.2.1 Job Shop调度问题路径化结构 74-75 §3.3.2.2 免疫蚁群算法模型 75-78 §3.3.2.3 免疫机理 78-80 §3.3.2.4 算法步骤 80-81 §3.3.3 多约束多目标柔性Job Shop调度的求解 81-83 §3.3.3.1 多目标分级评价 81-82 §3.3.3.2 多约束处理 82-83 §3.3.4 仿真分析 83-85 §3.4 本章小结 85-86 第四章 分布式多目标Job Shop调度研究 86-122 §4.1 分布式调度系统体系结构 86-88 §4.2 分布式调度建模 88-101 §4.2.1 面向对象与Petri网相结合的建模方法 88 §4.2.2 基于OOTCPN的对象建模 88-93 §4.2.2.1 OOTCPN的定义 89-91 §4.2.2.2 对象的OOTCPN模型 91-93 §4.2.3 基于OOTCPNS的系统建模 93-101 §4.2.3.1 对象的图形化表示 93-94 §4.2.3.2 OOTCPNS的定义 94 §4.2.3.3 OOTCPNS的建模过程 94-95 §4.2.3.4 系统的OOTCPNS模型 95-100 §4.2.3.5 OOTCPNS模型的分析 100-101 §4.3 分布式调度 101-116 §4.3.1 调度器 102-103 §4.3.2 任务调度管理 103-105 §4.3.3 资源匹配 105-116 §4.4 实例仿真 116-121 §4.4.1 问题描述 116-117 §4.4.2 局部调度 117-119 §4.4.3 全局调度 119-121 §4.5 本章小结 121-122 第五章 Job Shop调度原型系统 122-130 §5.1 调度系统开发背景 122-123 §5.2 调度系统需求分析 123-126 §5.2.1 调度系统存在的问题 123-124 §5.2.2 调度系统功能设计 124-125 §5.2.3 调度系统接口设计 125-126 §5.3 调度系统开发平台与运行环境 126-127 §5.4 调度系统实际应用 127-129 §5.4.1 系统运行情况 127-129 §5.4.2 系统应用效果 129 §5.5 本章小结 129-130 第六章 总结与展望 130-133 §6.1 总结 130-131 §6.2 展望 131-133 参考文献 133-141 英文缩写索引 141-143 攻读博士期间科研、论文发表情况 143-146 致谢 146-147
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 自动化系统理论
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