基于改进遗传算法的混合车间调度问题研究1

兰州理工大学硕士学位论文基于改进遗传算法的混合车间调度问题研究姓名：冯亚岗申请学位级别：硕士专业：机械制造及其自动化指导教师：芮执元;刘军20090420基于改进遗传算法的混合车间调度问题研究作者：冯亚岗学位授予单位：兰州理工大学相似文献(10条)1.期刊论文李静.尹小委.LIJing.YINXiao-wei基于一种改进遗传算法的ERP车间调度研究-中国制造业信息化2007,36(11)ERP系统已成为我国企业管理的一个有效工具,然而目前所有的ERP系统还不完善,其中关于JSP问题则是一个一直没有得到很好解决的难点.正是在深入研究这一问题之后,首先建立一种更加适应企业实际应用的JSP模型,在此基础上对遗传算法做出相应改进,增加对该模型的适应度,并且用该改进算法来解决ERP系统的JSP问题.最后结合具体案例在VB环境下实现该算法软件设计,初步实现ERP软件中的JSP功能,增强ERP系统的完善性.2.期刊论文非量产模式下车间调度的改进遗传算法-深圳大学学报（理工版）2006,23(3)将遗传算法用于求解模具制造的车间调度问题.通过改进基于工序的编码方法,采用实际工序和虚拟工序的概念,降低了遗传算法的编码难度.遗传运算中进行了基于位置交叉和互换代码变异.为降低统计误差,分别执行了随机选择和个体最佳选择操作.实验表明,改进后的遗传算法能够在较少的迭代次数下,以小规模种群获得满意解.3.期刊论文常征.黄明.梁旭基于机器学习的改进遗传算法在车间调度中的应用-机械制造2004,42(11)将机器学习原理应用到解决车间调度问题的遗传算法中,使初始种群中的每条染色体都具有较高的适值,从而使得进化过程在经过很少的迭代次数后即可达到稳定,同时避免了最优解的丢失问题.4.学位论文马秀明基于改进遗传算法的车间调度优化及其仿真2008随着全球经济一体化和企业间竞争的愈演愈烈，改善企业内部生产管理的生产调度技术受到了高度的重视，目前已产生了大量关于生产调度技术的理论研究成果，但是这些研究成果大多只是理论研究，并没有应用到实际生产当中。该文在将遗传算法改进的基础上，对流水车间调度、混合流水车间调度和作业车间调度分别做了算法设计，并通过Flexsim进行了系统仿真，真实地呈现了改进遗传算法实现的车间调度过程和合理性。该文首先对遗传算法做了大量的研究和分析，发现传统的遗传算法解决车间调度问题存在局部收敛和收敛概率偏低的问题，针对该问题提出了一种并行算法结构的改进遗传算法，该算法融入了动态自适应策略和混合启发式等方法，通过与传统遗传算法的对比验证了算法在保证局部搜索速度的前提下还尽可能的保证全局搜索，避免陷入局部最优，提高了最优率。在应用改进的遗传算法基础上，针对流水车间调度、混合流水车间调度和作业车间调度分别给出了不同的算法实现方案，并在算法实现的过程中做了适当的调整和改进，然后通过对经典调度模型、汽车发动机车间模型和机车厂车间模型实例化验证了算法实现的效果。最后实现了对流水车间调度、混合流水车间调度和作业车间调度的系统实现和Flexsim仿真，可动态地观察整个调度过程，进一步地证明了遗传算法在实际调度应用中的可行性和有效性。该文提出的改进遗传算法改善了遗传算法中收敛概率低的问题，目标函数能满足客户对车间调度现实问题的需要。应用改进遗传算法实现的车间调度系统和仿真对实际生产有一定的指导作用。5.期刊论文王克喜.单汨源.黄敏镁.WANGKe-xi.SHANGMi-yuan.HUANGMin-mei基于改进遗传算法的流水车间调度求解方法-系统工程2008,26(10)流水车间调度问题是一类经典的NP完全问题,为此提出了一种求解极小化总完工时间的流水车间调度问题的改进遗传算法.该算法采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,结合禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能.仿真实例的结果表明该算法对问题求解的可行性和有效性.6.会议论文张伟莉.倪志伟.段蕾求解多目标作业车间调度问题的改进遗传算法2007遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是基于自然界“适者生存”机制的一种全局优化算法。它将问题的可行解编码为由基因组成的染色体，通过模拟染色体群的选择、交叉和变异等操作，不断迭代，最终收敛到高适应度值的染色体，从而求得问题的最优解。遗传算法的基本特征是通过在代与代之间维持由潜在解组成的种群来实现多向性和全局搜索，这种从种群到种群的方法在搜索Pareto解时是有用的。首先，它能同时处理一组解，每运行算法一次，就能获得多个有效解；其次，遗传算法对均衡面(trade_offsurface)的形状和连续性不敏感，能很好地逼近非凸或非连续均衡面。因此遗传算法具有适合求解多目标优化问题的优点。目前已有一些启发式算法求解JSP优化调度问题，但这些方法多数是基于单目标的，主要是优化工件的完工时间。现实环境中的调度问题通常是多目标优化的，本文提出基于改进遗传算法来搜索更多的可行调度解，算法既考虑了总加工时间的最小化，使加工时间集中紧凑，又保证各工件交工期的总延误最小。7.学位论文文天庆改进遗传算法求解不确定时间柔性车间调度2008传统的车间作业调度问题是个典型的NP-hard问题，研究者们已经构造了许多方法去求解这个问题，但是在实际的生产中，可以加工某工序的机器往往不是唯一的。所以，带柔性的车间作业调度要比传统的车间作业调度更具有实际应用价值。随着研究的深入，用遗传算法解决柔性车间作业调度问题已成为研究者们的重点。同时在实际的生产中，工件的加工时间和交货期往往也是不确定的，把这些不确定性加进来，就是不确定的柔性车间调度问题。针对不确定的柔性车间调度问题，本文设计了一种改进的遗传算法。在这个方法中，我们使用区间数来表示不确定的加工时间和交货期，以工件提前或者拖期遭受惩罚的加权最小作为优化目标。使用双层的编码方式安排机器和调度，使用一种双层子代产生模式提高遗传算法的搜索效率，通过试算该方法有较好的计算效果。8.期刊论文谷晓琳.黄明.梁旭.GUXiao-lin.HUANGMing.LIANGXu混沌变异算子的改进遗传算法及其应用-计算机应用2007,27(10)为解决标准遗传算法(SGA)收敛缓慢等缺点,提出一种混沌变异算子的改进遗传算法,进化过程中,为防止局部早熟收敛,对较优个体的变异操作中引入一个混沌变异算子,并把混沌运动的遍历范围放大到优化变量的取值范围,通过一代代地不断进化,收敛到一个最适合环境的个体上,求得问题的最优解;建立精英个体序列库,防止最优解的丢失.采用实际算例进行仿真试验,仿真结果证明了该算法的有效性.9.期刊论文卢厚清.张永利.余勤.李宏伟.LUHou-qing.ZHANGYong-li.YUQin.LIHong-wei基于改进遗传算法的Job-shop调度问题-江南大学学报（自然科学版）2006,5(4)建立了作业调度问题的模型,阐明了遗传算法是一种有效的全局随机优化方法,并将遗传算法用于Job-shop调度问题的研究中.针对标准遗传算法计算费时、稳定性差等不足,从适应度尺度变换、稳态繁殖、自适应遗传参数等方面作了改进.给出了基于改进遗传算法的模型求解方法和步骤.经过实例计算,取得了良好的调度效果,表明该方法可为制定工程装备作战保障的指挥自动化决策提供科学、有效的支持.10.学位论文秦智渊遗传算法改进及其在TSP和车间调度问题中的应用研究2009遗传算法是一种以达尔文自然进化论和孟德尔遗传变异理论为基础的基于种群的智能优化算法；蚁群算法则是对群体性昆虫蚂蚁觅食行为进行模拟而提出的一种新的基于种群的智能优化算法，它们可广泛应用于自然科学、工程技术和现代管理等领域中各种复杂问题的优化求解。本文对这两种算法进行了仔细的研究，针对它们收敛速度慢、容易早熟等不足，通过引入新的思想和方法，设计出一种组合式算法使得这些问题得到改善或解决，并将其成功地应用到了TSP问题中。改进遗传算法并将其应用于流水车间调度问题。主要工作包括以下内容：1.首先论述本文研究内容的目的和意义，对TSP问题及车间调度问题进行了概述。介绍了遗传算法及蚁群算法的原理及实现技术，包括算法的基本概念、基本操作、处理流程和基本步骤等；总结了两种算法的改进及应用情况。2.遗传算法和蚁群算法都各有其优缺点，如何扬长避短，充分发挥它们各自的优势来解决问题是设计这种算法的目的和初衷。本文在对基本遗传算法和蚁群算法作相应改进的基础上进行整合。并以matlab为编程平台实现该组合式算法并以TSP问题作为测试平台对算法的有效性进行了验证。仿真结果表明该算法能够在加速收敛的同时，有效地防止算法运行中出现的退化现象和早熟现象，容易求得最优解。3.介绍流水作业车间调度的基本理论，并总结了车间生产调度的优化方法和策略，对流水车间调度问题进行了描述。本文提出了一种改进遗传算法，通过双交叉和变异来实现种群的多样性，对Car类及Rec类的多个标准算例进行测试。试验结果表明，改进遗传算法取得了较好的结果本文链接：授权使用：安徽工业大学(ahgydx)，授权号：83c4b6bc-4185-4249-929a-9dad00d3e193下载时间：2010年7月8日