基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不確定性動(dòng)態(tài)Job-shop調(diào)度研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇，制造企業(yè)需要具備對(duì)外部市場(chǎng)以及內(nèi)部突發(fā)事件快速響應(yīng)的能力，才能應(yīng)對(duì)日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，往往存在很多不同類(lèi)型的不確定性因素，諸如設(shè)備故障、訂單追加、緊急訂單插入等。由于不確定性因素的產(chǎn)生，將會(huì)導(dǎo)致車(chē)間狀態(tài)處于動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程。如何在動(dòng)態(tài)環(huán)境下對(duì)車(chē)間進(jìn)行有效調(diào)度，已經(jīng)成為解決實(shí)際調(diào)度問(wèn)題的關(guān)鍵。
　　本文針對(duì)作業(yè)車(chē)間調(diào)度（又稱(chēng)Job-shop調(diào)度，簡(jiǎn)稱(chēng)JSP）的不確定和動(dòng)

2、態(tài)問(wèn)題，主要圍繞設(shè)備故障、訂單追加、緊急訂單插入三種典型的不確定性事件進(jìn)行研究。本文的研究?jī)?nèi)容如下:
　　首先，建立Job-shop調(diào)度模型，根據(jù)模型設(shè)計(jì)遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解，并得到最優(yōu)調(diào)度方案;其次，主要針對(duì)設(shè)備故障、訂單追加、緊急訂單插入三種離散不確定性因素進(jìn)行分析，研究三種不確定情況下的重調(diào)度機(jī)制;然后，根據(jù)Job-shop調(diào)度模型的特點(diǎn)，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并設(shè)計(jì)其訓(xùn)練算法，并根據(jù)上述三種離散不確定性因素的重調(diào)度策略，以一定

3、的規(guī)則列舉不確定性事件發(fā)生的情況，生成相對(duì)應(yīng)情況的調(diào)度模型，并利用遺傳算法分別進(jìn)行求解得到對(duì)應(yīng)調(diào)度方案，以此建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的理論依據(jù);最后，以一個(gè)實(shí)際5×5 Job-shop調(diào)度問(wèn)題為案例，根據(jù)調(diào)度模型特點(diǎn)設(shè)計(jì)樣本輸入，根據(jù)所求的調(diào)度方案設(shè)計(jì)樣本輸出，從而構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本集，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，基于訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和建立的離散不確定情況下的重調(diào)度機(jī)制，構(gòu)建智能重調(diào)度模型，從而達(dá)到既能對(duì)突發(fā)的不確定性事件做出快速響應(yīng)，又能保證