遗传算法在流水车间调度问题中的研究与应用

【摘要】随着经济水平的不断提高和企业规模的日益扩大，企业加大了对产品加工制造过程的监管力度。企业为了在激烈的市场竞争中获得优势，采用先进的调度技术，得到科学合理的生产调度方案，以提高企业整个生产制造系统的效率。由此，车间调度问题应运而生。普通流水车间调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。它源于很多不同的生产制造领域，并作为众多实际生产线的抽象模型，非常适合于单件大批量生产背景的制造企业，对于实践应用具有指导意义。本文对模糊交货期流水车间调度问题和混合流水车间调度问题进行了研究，并取得了一定的研究成果。首先本文对课题研究的背景和意义作了较为简单的介绍。概述了普通流水车间调度问题及其求解方法，并详细介绍了遗传算法理论，针对普通流水车间调度问题着重阐述了遗传算法在其中的应用，包括遗传操作的设计，控制参数的设定等。接着本文对智能优化算法作了研究。分析了用遗传算法求解模糊交货期流水车间调度问题所存在的不足，即算法容易陷入局部最优，算法收敛速度慢等缺点，从而无法得到全局最优解。将种群分为若干个子种群，引入混沌迁移策略，使各子种群之间个体的信息得到充分的交流，增加了种群中个体的多样性，并结合NEH局部优化算法，设计了一种混合遗传算法（CMGA），验证了有效性和快速性。之后本文对混合流水车间调度问题作了研究，针对用遗传算法求解时计算量大的缺点，引入了分布式估计算法，基于质量评价机制对遗传操作如交叉、变异产生的个体进行评价，选择质量好的个体作为后代，避免因计算每个交叉、变异后个体的适应值而引起的计算负担，设计了一种自导遗传算法，验证了算法的鲁棒性和优良性。
【作者】夏凯；
【导师】戴文战；
【作者基本信息】浙江理工大学，控制理论与控制工程，2014，硕士
【关键词】流水车间；模糊交货期；混合流水车间；遗传算法；分布估计算法；

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