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基于智能优化算法的Job Shop调度问题的研究

作　者: 朱颢
导　师: 唐万生
学　校: 天津大学
专　业: 系统工程
关键词: Job Shop 蚂蚁算法遗传算法随机模拟神经网络模拟退火算法
分类号: TP278
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

本文主要研究了三类Job Shop调度问题,分别为传统的Job Shop调度问题、一类柔性的Job Shop调度问题、不确定条件下的Job Shop调度问题,分别采用不同的优化算法进行了求解,主要工作如下:首先,介绍了各种调度问题的描述及分类,总结了目前有关车间调度问题的优化算法。其次,针对传统的Job Shop调度问题,分别采用改进了的自适应模拟退火算法和蚂蚁算法进行了优化。在采用自适应模拟退火算法时,设计了专门的温度更新函数,当算法陷入某一局部最优解时,通过小范围内升高温度,在一定程度上使搜索跳出局部最优。还设计了专门的蚂蚁算法来求解Job Shop调度问题,将工序的最早开始加工时间(EAPT)作为蚂蚁搜索时的启发式信息,该蚂蚁算法具有分工的功能,在选择策略上具有确定性和随机性两种特性,同时将变异操作引入到蚂蚁算法中,给出了相应的流程;分别采用两种算法对不同类型的标准问题进行仿真,并进行了结果比较。另外,研究了一类柔性Job Shop调度问题,介绍了柔性Job Shop调度问题的模型,设计了求解的遗传算法,并结合两个实例进行了仿真,得到了相应的结果。最后,考虑了加工时间为连续变量且服从正态分布的一类随机Job Shop调度问题。绍了该随机Job Shop调度问题的模型,提出了解决该问题的思路:采用随机模拟的方式产生输入输出数据,并训练神经网络,将该训练过的神经网络嵌入到遗传算法中,用来求解Job Shop调度问题。给出了该算法的流程,并进行了算例仿真实验。

全文目录

第一章绪论  8-22
  1.1 引言  8-9
  1.2 生产调度问题的描述及分类  9-11
  1.3 车间调度问题的描述及分类  11-14
  1.4 车间调度的优化算法  14-20
  1.5 本文主要研究内容  20-22
第二章传统Job Shop 调度问题的研究  22-49
  2.1 引言  22
  2.2 Job Shop 调度问题模型的描述  22-24
  2.3 Job Shop 调度问题的模拟退火算法研究  24-30
  2.4 蚂蚁算法在Job Shop 调度问题中的应用  30-39
  2.5 仿真实例  39-47
  2.6 本章小结  47-49
第三章一类柔性Job Shop 调度问题的研究  49-68
  3.1 引言  49-50
  3.2 柔性Job Shop 调度问题的模型描述  50-52
  3.3 遗传算法  52-55
  3.4 柔性Job Shop 调度问题的算法介绍  55-61
  3.5 算法流程  61-63
  3.6 仿真实例  63-67
  3.7 本章小结  67-68
第四章不确定条件下的Job Shop 调度问题的研究  68-83
  4.1 引言  68-69
  4.2 不确定条件下Job Shop 调度问题的模型  69-70
  4.3 随机模拟的介绍  70-71
  4.4 BP 神经网络的介绍  71-75
  4.5 算法介绍  75-78
  4.6 算法流程  78-80
  4.7 仿真实例  80-81
  4.8 本章小结  81-83
总结与展望  83-85
参考文献  85-92
发表论文和科研情况说明  92-93
致谢  93

基于智能优化算法的Job Shop调度问题的研究

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