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基于微粒群优化的车间生产作业调度方法研究

Form: 论文之家作者：葛茂根 Publish: 2006-7-13 Hits:-

【中文题名】

基于微粒群优化的车间生产作业调度方法研究

【英文题名】

Research on Job-shop Scheduling Method Based on Particle Swarm Optimization

【学科专业】

机械电子工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-7-13

【中关键词】

车间生产作业调度,优化算法,微粒群算法,收敛性,,

【英关键词】

Job-shop Scheduling,Particle Swarm Optimization,Optimization Algorithms,Astringency,

【分类导航】

工业技术>机械、仪表工业>机械制造工艺>计算机辅助机械制造>>

【论文摘要】

针对车间生产作业调度这一NP问题,论文首先对车间生产作业调度问题的研究内容、评价指标、问题特征及传统的求解算法进行了系统的阐述,提出了基于微粒群优化的车间生产作业调度问题求解算法;其次,在系统分析了微粒群算法的基本原理、算法特性及应用领域的基础上,将该算法用于求解车间生产作业调度问题,以最小生产时间跨度为优化目标,结合基于工序的编码方式,构建了基于标准微粒群算法的车间生产作业调度问题求解方法,并通过实例验证了算法的收敛性及有效性:最后,由于标准的微粒群算法难以求解复杂车间生产作业调度问题,因此将遗传算法、模拟退火算法与微粒群算法相结合,提出了一种基于混合微粒群算法的车间生产作业调度问题求解算法,并结合实例实现了对复杂车间生产作业调度问题的求解,验证了算法的收敛性及有效性。

【论文题纲】

第一章绪论	13-22
1.1 引言	13-14
1.2 车间生产作业调度问题概述	14-15
1.2.1 车间生产作业调度问题的分类	14
1.2.2 车间生产作业调度问题约束条件	14-15
1.3 车间生产作业调度问题研究内容与评价标准	15-17
1.3.1 车间生产作业调度问题研究内容	15-16
1.3.2 车间生产作业调度问题的特点	16
1.3.3 车间生产作业调度方案的评价标准	16-17
1.4 车间生产作业调度问题求解方法概述	17-19
1.4.1 车间生产作业调度问题的建模方法	17
1.4.2 车间生产作业调度的求解算法	17-18
1.4.3 典型智能优化算法简介	18-19
1.5 本课题的研究意义	19-20
1.6 本文的研究内容	20-22
第二章微粒群优化算法概述	22-29
2.1 微粒群优化算法的起源	22-23
2.1.1 微粒群算法的基本思想	22
2.1.2 微粒群算法的起源	22-23
2.2 微粒群算法的简介	23-25
2.2.1 基本的微粒群求解算法	23-24
2.2.1.1 算法基本原理	23
2.2.1.2 算法的求解流程	23-24
2.2.2 微粒群算法的性能分析	24-25
2.3 微粒群算法与其他进化算法的对比	25-26
2.3.1 与其他进化算法的相同及不同	25
2.3.2 微粒群算法与典型优化算法的对比	25-26
2.4 微粒群算法的研究内容与研究方向	26-28
2.4.1 微粒群算法的研究成果	26-27
2.4.1.1 微粒群算法的改进	26-27
2.4.1.2 微粒群算法的性能分析	27
2.4.2 微粒群算法的研究方向	27-28
2.5 本章小结	28-29
第三章求解 JSP问题的标准微粒群算法	29-42
3.1 JSP问题的概述	29-31
3.1.1 JSP问题具体描述	29
3.1.2 JSP问题的数学模型的构建	29-31
3.2 PSO求解 JSP问题的编码设计	31-33
3.2.1 JSP问题编码方式简介	31-32
3.2.1.1 编码方式分类	31
3.2.1.2 车间生产作业调度问题编码方式	31-32
3.2.2 PSO求解 JSP问题的编码方式	32-33
3.3 PSO求解 JSP问题的算法设计	33-34
3.3.1 PSO求解 JSP问题速度进化方程	33-34
3.3.2 PSO求解 JSP问题进化方程设计	34
3.3.2.1 改进的进化方程	34
3.3.2.2 基于进化方程的求解过程	34
3.4 标准 PSO求解 JSP问题的应用	34-40
3.4.1 标准 PSO算法对 FT06问题的求解	34-37
3.4.1.1 标准 PSO算法对 FT06问题的求解结果	34-36
3.4.1.2 标准 PSO问题求解 FT06结果分析	36-37
3.4.2 标准 PSO算法的改进	37-38
3.4.3 改进的标准 PSO算法求解 FT06问题	38-40
3.4.3.1 改进的标准 PSO求解 FT06问题的结果	38-39
3.4.3.2 改进的标准 PSO求解 FT06结果分析	39-40
3.4.4 算法对比	40
3.5 本章小结	40-42
第四章求解 JSP问题的棍合微粒群算法	42-49
4.1 混合 PSO算法设计	42-44
4.1.1 混合 PSO算法设计策略	42-43
4.1.2 混合 PSO算法设计	43-44
4.1.2.1 混合 PSO算法种群生成函数设计	43
4.1.2.2 混合 PSO算法变异方式设计	43
4.1.2.3 混合 PSO算法交叉方式设计	43-44
4.1.2.4 模拟退火操作	44
4.2 混合 PSO算法的求解流程	44-45
4.2.1 混合 PSO算法的基本求解过程	44
4.2.2 混合 PSO算法的求解流程图	44-45
4.3 混合 PSO算法求解实例	45-47
4.3.1 FT06问题的求解	45-46
4.3.2 LA01问题的求解	46-47
4.3.3 LA01问题结果分析	47
4.4 本章小结	47-49
第五章基于微粒群优化的 Flow-shop问题求解	49-55
5.1 Flow-shop问题概述	49-51
5.1.1 Flow-shop问题具体描述	49-50
5.1.2 Flow-shop问题的数学表述	50-51
5.2 Flow-shop问题的求解算法	51-52
5.2.1 Flow-shop问题的传统求解方法	51
5.2.2 求解 Flow-shop问题的 PSO算法	51-52
5.3 Flow-shop问题的具体求解	52-54
5.3.1 Flow-shop问题的求解	52-53
5.3.2 求解结果分析	53-54
5.4 本章小结	54-55
第六章总结与展望	55-57
参考文献	57-60
作者在攻读硕士学位期间发表的论文	60

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.379169



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