基于微粒群算法的车间调度问题研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于微粒群算法的车问调度方法研究摘要计算机集成制造系统(CIMS)在制造业的广泛实施带来了良好的经济效益。生产计划与调度是实施CIMSI程中的一个重要组成部分，它对企业生产管理与控制有着重要的影响。调度问题是组合优化问题，属于NP问题，难以用常规优化方法求解。而算法研究是生产调度问题的一个重要的研究内容。近几年各种智能计算方法逐渐被引入到调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法等。微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimization，Pso)源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究，是继蚁群算法提出之后的又一

2、种新的进化计算技术，具有典型的群体智能的特性。作为近年来的新兴算法，它已经引起了控制界、计算机界等学者的广泛关注。本文应用微粒群算法求解复杂的生产调度问题。首先对生产调度的基本内容、发展状况进行了描述，总结了以前对调度问题的各种求解方法。然后分别介绍了微粒群算法的理论基础，Flow-shop调度问题和Job．shop调度问题的描述、研究策略。最后设计了应用于求解生产调度问题的微粒群算法，给出了具体实例，通过仿真验证了其应用于求解生产调度问题的可行性和有效性。在本论文取得的主要研究成果有：(1)从工程应用角度讨论了求解Job．shop调

3、度问题的标准微粒群算法设计，通过仿真验证了微粒群算法用于求解Job，shop调度的可行性和有效性。(2)从工程应用角度讨论了求解Flow-shop调度问题的微粒群算法设计方法，并通过仿真实例验证了微粒群算法用于求解Flow-shopi周度的可行性和有效性。————_z———————．==．望雩辈套掌堡主兰垡堡塞(3)在Visualc++平台上，综合利用了智能算法和数据库技术，—茬原算法库里增加了基于微粒群优化算法的车间调度算法，拓展了智能计划与调度系统的功能。法关键词：生产调度，Flow—shop调度，Job—shop调度，微粒群算浙

4、江工业大学硕士学位论文PRODUCTIONSCHEDULINGM匣1]}10DBASED0NPARTTICLESⅥ，ARMOPTIⅦZATIONALGORl7mMABSTRACTComputerIntegratedManufacturingSystem(CIMS)Cangreatlypromotethesynthesizedeconomicprofitoftheenterprisewhenitisimplementedwidelyinmanufacturingfields．AsanimportantpartofCIMS，theprod

5、uctionplanningandschedulingsystemiscombinatorialoptinlizationproblem．whichbelongstoNPproblemsandisdifficulttosolvebyregularmethods．WhilethestudyofalgorithmsiSallimportantaspectofsolvingschedulingproblem，inrecentyears，someintelligentalgorithmshavebeenusedforitsuchasGA(ge

6、neticalgorithm)andSA(simulatedannealing)．ere．Particleswarlnoptimization(vso)withthetypicalcharacteristicofswarlnintelligenceisakindofnovelevolutionalgorithmafterantcolonyalgorithm,itinspiredbysocialbehaviorofbirdflockingorfishschooling．Asoneofnovelevolutionalgorithm，PSO

7、theoryrecently，isrecognizedinthecontrol氐ldandthecomputerfieldbroadly．ThispaperUSeSPSOtofigureoutthecomplicatedSchedulingproblem．Firstly，thethesisintroducestheschedulingproblemofthebasicideasanddevelopmentstatusandsummarizesthesolutiontotheschedulingproblem，Thenthesuccee

8、dingchaptersincludethepresentationofPSO，thetypicaldescriptionsofjobshop，flowshopanditsresearchstrategy．Finally