不确定条件下柔性作业车间鲁棒优化调度方法

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1、ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterinEngineeringARobustOptimizationApproachforFlexibleJobShopSchedulingProblemunderUncertaintyMasterCandidate：MingHeMajor：MechanicalManufacturingandAutomationSupervisor：Prof.QiuhuaTangWuhanUniversityofScienceandTechnology

2、Wuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay,2014万方数据万方数据摘要不确定条件下的柔性作业车间调度问题（FJSP）是一类典型的生产调度问题，因其能够反应车间生产的随机性、动态性、离散型、复杂性，与实际生产更为接近，因此开发求解不确定条件下FJSP的鲁棒调度算法一直是生产调度和优化领域的重要课题。首先，以FJSP为研究对象，针对车间加工时间呈现随机不确定，研究柔性作业车间的鲁棒优化调度方法。通过引进两个不确定参数，分别描述随机变量的扰动程度和约束条件的允许违背程度，研究了随机变量服从某一概率分布时一般线性规划问题的通用鲁棒优化方法。然后用该方法将含随机加工时间而难以求

3、解的FJSP模型，转化为可快速求解的确定型鲁棒对等模型。然后，针对FJSP需要同时满足工件排序和机器分配的决策需要，采用基于工序码和机器码的双层编码方式，并利用贪婪算法实现活动调度解码。设计带有不确定加工时间的适应度函数，评价不确定调度问题的染色体。结合邻域搜索的局部改进能力进行变异操作，设计了鲁棒调度算法。最后，采用一个典型案例和若干标准测试案例进行实验，结果表明，所提鲁棒优化方法能够得到加工时间扰动服从[-1,1]均匀分布时FJSP问题的鲁棒对等模型，所提算法可在较短计算时间、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。关键词：柔性作业车间调度；鲁棒对等模型；遗传算法；邻域搜索

4、I万方数据AbstractTheflexiblejobshopschedulingproblem(FJSP)underuncertaintyisakindoftypicalproductionschedulingproblem.Theproblemisexpandedtobestochastic,dynamic,discreteandcomplex,andbecomemoreclosetotheactualproduction.Thus,researchesforeffectivealgorithmstoaddressuncertainFJSPhavebeenanimportanttop

5、icinproductionschedulingandoptimization.Firstofall,arobustoptimizationapproachisproposedtoaddressFJSPunderuncertainprocessingtimestoincreasethefeasibilityofschedules,andensurethestabilityofproductionprocess.Twoparameters,includingtheuncertaintylevelandtheunreliabilitylevel,areintroducedtodescribe

6、variablesdisturbanceandconstraintsviolencerespectively.Assumingthatuncertainvariablesareexpressedasprobabilitydistribution,thecommonrobustoptimizationframeworkofgenerallinearprogrammingproblemsisformulated,andthusappliedtotransfertheNP-hardoriginalproblemintoitsdeterministicrobustcounterpart.Seco

7、ndly,inordertomeetthedecisionneedofoperationsequenceandmachineassignmentintheFJSP,thedoublelayerencodingbasedonprocedurecodesandmachinecodesisadopted,andthegreedyalgorithmisusedtoachievetheactiveschedulingdecoding.Thef