基于兩種新型元啟發(fā)式算法的作業(yè)車間調度問題研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、作業(yè)車間調度問題(Job shop scheduling problem,JSP)是制造領域內著名的車間調度問題,同時也是最困難的組合優(yōu)化問題之一。它可描述為,車間內各工件都具備其特定的加工路徑,且使用機器的順序及每道工序的加工時間已知,目的是解決車間內各工件在機器上的加工順序問題,以達到最優(yōu)的預期性能。該問題的發(fā)展過程也是學者們認識問題本質、探索新型算法和改進已有算法的過程??紤]到問題求解的難度,元啟發(fā)算法的提出為車間調度問題的求解提

2、供了一種新的思路和手段,目前已得到了國內外學者們廣泛的關注和興趣。本論文在對作業(yè)車間調度問題進行分析的基礎上,采用兩種不同的新興元啟發(fā)式算法對作業(yè)車間調度問題進行研究,主要內容概括如下:
  (1)首先對JSP問題的基礎知識進行簡單的介紹,如JSP問題的描述、問題的特性、數學模型的建立、問題的表示、問題的分類、G&T算法以及編碼設計方法等。
  (2)將候鳥遷徙優(yōu)化算法(Migrating birds optimizatio

3、n,MBO)應用到作業(yè)車間調度問題的求解當中。為了充分體現(xiàn)問題的特點,首先設計了合理的編碼和解碼機制,并給出了基于啟發(fā)式算法的種群初始方案,用于保證初始種群中解的質量和多樣性。其次,根據所研究的問題特點,設計了三種鄰域結構對個體鄰域解進行構造。此外,將變鄰域搜索算法嵌入到候鳥優(yōu)化算法中,以加強該算法的局部搜索能力。最后,使用五種基準算例對所提出的改進候鳥遷徙優(yōu)化算法(Improved migrating birds optimizati

4、on,IMBO)進行測試,并將計算結果與其他文獻中算法結果進行比較,驗證該算法的有效性。
  (3)將貓群算法(Cat swarm optimization,CSO)應用到作業(yè)車間調度問題的求解當中??紤]到問題特點和算法特性,首先設計了可行的編碼和解碼機制,實現(xiàn)了算法中離散問題的連續(xù)編碼,并給出了基于啟發(fā)式算法的種群初始方案,保證了該算法初始種群中解的質量和多樣性。其次,設計了兩種不同的搜尋模式和跟蹤模式,并給出了一種自適應行為模

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