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阻塞流水车间的优化调度方法的研究

作　者: 韩玉艳
导　师: 潘全科
学　校: 聊城大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 阻塞流水线调度启发式算法和声搜索算法人工蜂群算法混合优化算法
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 23次
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内容摘要

阻塞的流水线调度（Blocking Flow Shop，BFS）问题是一类非常重要的调度问题。近几年来，很多现代启发式算法都用于解决此类问题。譬如：和声搜索算法、差分进化算法、人工蜂群算法，遗传算法、禁忌搜索算法等。这些算法具有结构简单、数学理论要求低、容易实现等优点，引起学术界和工程界的广泛兴趣。本文研究基于和声搜索算法和人工蜂群算法的阻塞流水车间调度问题，内容主要包含以下方面：1、阻塞流水线调度的结构特性阻塞流水线调度不同于一般的流水线调度问题，它是在机器间没有缓冲区的限制条件下进行生产调度。以最大完工时间（makespan）和总流经时间（total flowtime）为性能指标函数进行研究。2、基于离散和声搜索算法的阻塞流水线调度问题的研究基本的和声搜索算法具有连续的特性，它不能直接产生阻塞流水线调度问题所需的工件序列。因此本文提出了离散和声搜索算法，该算法是采用工件排列编码方式产生工件序列作为和声库的解，以最大完工时间和总流经时间为目标求解其目标函数值。同时将局部搜索算法和快速邻域搜索算法嵌入到该算法中，提高了局部搜索能力和算法的性能。3、基于离散人工蜂群算法的阻塞流水线调度问题的研究人工蜂群算法由Karaboga于2005年提出来的，也是基于实数编码的智能算法，具有连续的特性。文中同样采用离散的人工蜂群算法直接产生所需的工件序列，以最大完工时间和总流经时间为目标来求解阻塞流水线调度问题。该算法采用插入局部搜索算法来优化算法的性能，并通过仿真验证其可行性和有效性。4、基于混合的离散人工蜂群算法的阻塞流水线调度问题研究人工蜂群算法模拟了蜂群采蜜的过程，通过三类不用角色的蜂群之间的交流协作实现算法的优化。在离散人工蜂群算法中，雇佣蜂和观察蜂都采用插入和交换方法产生新解，这样使得算法容易陷入局部最优。因此在混合人工蜂群算法中，采用基于概率模型的分布估计算法，使得蜂群更具有全面的学习能力。本文得到国家自然科学基金项目：复杂生产过程基于新型离散群优化的混合智能调度理论与方法(60874075)和第48批博士后科学基金资助金“基复杂生产过程基于问题结构特性和离散群智能的优化调度理论与方法”（20100480897）以及山东省中青年科学家科研奖励基金：基于问题结构特性和离散群智能的优化调度理论与方法的支持。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 课题研究的背景和意义  9-10
  1.2 阻塞的流水线调度问题的研究现状和发展趋势  10-12
  1.3 和声搜索算法的概述  12-13
  1.4 人工蜂群算法的概述  13-15
第二章阻塞的流水车间调度问题研究  15-25
  2.1 阻塞流水线调度问题的数学模型  15-17
  2.2 加工性能指标的计算  17-21
  2.3 快速邻域搜索算法  21-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章离散和声搜索调度算法  25-41
  3.1 F_m|blocking|C_(max)的优化  25-30
  3.2 数值仿真研究  30-35
  3.3 F_m|blocking|∑C_j问题的优化  35-36
  3.4 数值仿真研究  36-39
  3.5 本章小结  39-41
第四章离散人工蜂群调度算法  41-53
  4.1 F_m|blocking|C_(max)的优化  41-44
  4.2 数值仿真研究  44-48
  4.3 F_m|blocking|∑C_j问题的优化  48
  4.4 数值仿真研究  48-52
  4.5 本章小结  52-53
第五章混合的人工蜂群算法解决阻塞流水线调度问题  53-66
  5.1 F_m|blocking|C_(max)的优化  53-60
  5.2 数值仿真研究  60-61
  5.3 F_m|blocking|∑C_j问题的优化  61-65
  5.4 本章小结  65-66
第六章总结与展望  66-67
  6.1 本文的主要工作和贡献  66
  6.2 后续研究工作展望  66-67
参考文献  67-72
致谢  72-73
攻读学位期间发表的学术论文  73

阻塞流水车间的优化调度方法的研究

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