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基于改进量子遗传算法的不确定性生产调度方法研究
作 者: 王兴林
导 师: 李茂军
学 校: 长沙理工大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 不确定性 生产调度 调度模型 量子遗传算法
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 17次
引 用: 0次
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内容摘要
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生产调度一直是生产管理中最为重要的环节,良好的调度方案可以有效地提高企业的生产能力和生产效率。自五十年代以来,人们已对经典生产调度做了大量的研究,并取得了令人瞩目的进展。然而,实际的调度过程中,往往存在大量的不确定因素,使得经典调度方案无法正常执行。因此,分析生产过程中的不确定因素,将其引入调度模型,并研究一种有效的优化算法进行求解,具有重要的理论价值和实践意义。当前,不确定性生产调度的优化算法主要有遗传算法、免疫算法、蚁群算法、微粒群算法等,它们都能解决调度优化问题,但实际优化过程中往往要耗用大量的时间。本文针对不确定性生产调度,提出采用量子遗传算法求解,它利用了量子计算的并行特性,具有更为高效的并行计算能力,且因量子遗传算法采用比特编码而具有更好的种群多样性,使得种群规模可以很小而不影响算法性能。论文介绍了生产调度的一些基本情况,重点描述了不确定条件下生产调度的研究现状,比较了几种优化算法的优缺点,介绍了量子遗传算法在解决优化组合问题时存在的优势;随后分析了生产调度的不确定因素,给出相应处理方法,并以模糊数学为基础,建立不确定性生产调度的模糊模型;接着介绍了量子遗传算法,包括其独特的编码方式、量子旋转门更新种群的原理,并分析其特点,提出几种局部操作算子,详细描述了该算法的内容;最后将该算法应用于不确定性生产调度。MATLAB仿真实验验证了该算法的有效性。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-10 第1章 绪论 10-16 1.1 引言 10 1.2 生产调度的描述和分类 10-12 1.2.1 生产调度的数学描述 10-11 1.2.2 生产调度分类 11-12 1.3 不确定性生产调度的研究现状 12-14 1.4 本文主要工作 14-16 第2章 生产调度不确定因素的分析及数学模型 16-25 2.1 不确定性生产调度 16-19 2.1.1 不确定性因素分析 16-17 2.1.2 不确定性因素对应的评价处理方法 17-19 2.2 不确定性Flow-shop调度问题 19-24 2.2.1 不确定条件下 Flow-shop 问题描述及数学模型 20-21 2.2.2 模糊运算 21-22 2.2.3 不确定 Flow-shop 调度模型转换 22-24 2.3 本章小结 24-25 第3章 量子遗传算法 25-30 3.1 量子遗传算法的提出 25 3.2 量子遗传算法的基本概念 25-28 3.2.1 量子比特 26 3.2.2 量子门 26-28 3.3 量子遗传算法流程 28-29 3.4 本章小结 29-30 第4章 改进的量子遗传算法 30-39 4.1 引言 30 4.2 量子遗传算法的基本原理 30-36 4.2.1 量子比特编码 30-31 4.2.2 解码 31 4.2.3 量子旋转门策略 31-33 4.2.4 操作算子设计 33-35 4.2.5 改进量子遗传算法流程 35-36 4.3 计算实例及结果分析 36-38 4.3.1 典型 Flow-shop 调度模型 36-37 4.3.2 仿真结果分析 37-38 4.4 本章小结 38-39 第5章 不确定性 Flow-shop 调度问题求解 39-47 5.1 引言 39 5.2 不确定性 Flow-shop 调度问题求解 39-40 5.2.1 量子染色体 39 5.2.2 初始种群生成 39-40 5.2.3 解码 40 5.2.4 适应度函数 40 5.2.5 操作算子 40 5.3 算法流程 40-42 5.4 仿真实验 42-46 5.4.1 参数设置 42-44 5.4.2 调整最大进化代数 44 5.4.3 调整决策系数 44-45 5.4.4 优化求解及结果分析 45-46 5.5 本章小结 46-47 总结与展望 47-49 参考文献 49-52 致谢 52-53 附录 A (攻读硕士学位期间发表论文目录) 53-54 附录 B (攻读硕士学位期间参与相关课题) 54-55 详细摘要 55-62
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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 > 人工智能理论
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