基于差分进化算法的柔性作业车间调度问题分析

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1、华中科技大学硕士学位论文4.2动态调度策略........................................................................................(28)4.3窗口工件的多目标优化.......................................................................(31)4.4实例测试与分析..................................................................................

2、..(31)4.5本章小节................................................................................................(35)5总结与展望5.1全文总结................................................................................................(36)5.2工作展望............................................................

3、....................................(36)致谢..........................................................................................................(38)参考文献......................................................................................................(39)附录作者攻读硕士学位期间发表学术论文目录...........

4、..................(43)V万方数据华中科技大学硕士学位论文1绪论1.1课题概述1.1.1课题来源本文研究内容来源于国家自然基金重点项目：“离散车间制造系统高效低碳运行优化理论与关键技术”（项目编号：51035001）；国家自然科学基金项目：“机械加工系统基于实时信息反馈的稳健性调度优化理论、算法与应用”（项目编号：51275190）。1.1.2研究目的本文基于差分进化算法，深入研究了上述算法及其改进在柔性作业车间调度问题上的应用。在柔性作业车间静态调度问题研究基础上，进一步研究了柔性作业车间动态调度问题。对动态调度问题的研究考虑了多项优化指标，在各个调度区间上

5、采用多目标差分进化算法以时间效率和稳定性为优化目标进行调度优化。通过对不同的再调度周期对调度性能的影响，以及动态调度问题中常见突发事件（包括紧急订单、机器故障/修复、普通订单等）深入研究，达到有效地指导实际生产实践的目标。1.1.3研究意义柔性作业车间调度问题（Flexiblejob-shopschedulingproblem.FJSP）是一种广泛存在于实际的制造车间中的组合优化问题。另外，在实际制造车间环境中，该问题不仅求解复杂，而且在求解的过程中还需要考虑到不同的优化指标，同时，还要考虑到制造车间中可能发生的各种突发事件。实际生产中需要经常考虑多项性能指标要求，例如最大完工时

6、间，总拖期和交货期，且各项要求可能彼此冲突。由于该问题的计算复杂性和解决难度大，越来越受到广大研究者关注，并已成为学术界和工程界的研究热点问题。对此问题的研究，不管从理论意义上来讲，还是从工程应用上来讲，都具有非常重要的意义。1.2柔性作业车间调度问题及其研究现状1.2.1静态问题研究现状虽然基于析取图模型的确定性算法被提出来解决FJSP，但是该算法对于20个工件，10台机器以上规模的问题求解时间太慢，无法被接受。所以各学者将研究目标转向各种启发式方法。在众多的研究与探索中，通过模拟自然界中生物和人类行为1万方数据华中科技大学硕士学位论文[1-4]过程中所表现的某些特点而发展的群

7、体智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法[5-7][8-10][11]、蚁群优化算法等。近年来大量的学者对FJSP进行研究，Bagherietal.使[12,13]用人工免疫算法求解FJSP，Wangetal.分别使用人工蜂群算法和分布估计算法求解FJSP，在求解过程中平衡了局部搜索和全局搜索过程。对于多目标柔性作业车[14]间调度问题，Lietal.使用混合禁忌搜索算法进行求解，并以最大完工时间，机器[15]总负载以及关键机器的负载为优化目标进行优化。Lietal.同样采用了基于