基于改进蚁群算法的车间调度研究方法及实现

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于改进蚁群算法的车间调度研究方法及实现摘要生产调度是企业ERP系统的核心，有效的调度算法能最大限度地提高企业效益。蚁群算法作为一种新兴的智能算法，因其具有良好的新解发现能力、较强的鲁棒性、本质的并行性等特点逐渐成为研究的热点。本文的研究就是围绕蚁群算法在生产调度中的应用而展开的，所做的主要工作如下：针对基本蚁群算法存在易陷入局部收敛这一缺陷提出了一种改进蚁群算法，当搜索陷入局部收敛便自动调整信息素更新策略，根据陷入局部收敛的程度相应的调整信息素挥发系数及信息素挥发强度，使搜索快速跳

2、出局部收敛。针对实际工业生产中调度任务都是动态柔性的情况，提出一种求解动态柔性作业车间调度问题的调度方法，采用事件驱动调度策略，根据调度结果重新调度，在改进蚁群算法的基础上，添加机器选择策略。针对模糊调度问题，给出了作业车间模糊调度模型，用三角模糊数表示模糊加工时间，梯形模糊数表示模糊交货期，以交货期平均满意度作为调度目标。在改进蚁群算法的基础上，针对模糊调度问题给出了新的状态转移规则。结合企业实际生产情况，将改进蚁群算法用于解决实际调度问题，完成生产调度系统的开发，将理论与实际相结合。关键词JobShop

3、调度问题，改进蚁群算法，动态柔性调度，模糊调度浙江工业大学硕士学位论文Themethodtoresolvejob—shopschedulingproblembasedonimprovedantcolonyalgorithmABSTRACTAsthemostpivotalpartofERP(EnterpriseResourcePlanning)，Effectiveschedulingalgorithmscanbenefitenterprisetothemaximalextent．Butschedulingpr

4、oblemiscombinatorialoptimizationproblem，whichbelongstoNPhardproblems．Inrecentyears，someintelligentalgorithmshavebeenusedforthispoint．Theantsystem,anewintelligentalgorithmhasbecometheresearchfocusbecauseofitsgreatabilityoffindingnewsolutions，robustnessandes

5、sentialparallelism．Inthisthesis，ASisappliedtosolvethecomplexproductionschedulingproblem．Theauthorhasmadesomeresearchinthefollowingaspects：Aimatbasicantcolonyalgorithmhasdefteienciessuchaseasytoenterpartconvergence，thispaperprovideaimprovedantcolonyalgorith

6、m,thisalgorithmCanjudgewhethersearchgetintopartconvergence，oRcealgorithmgetintopartconvergencethenalgorithmwilladjustpheromoneupdatingstrategy,dynamicadjustpheromonevolatilityandpheromoneintensityaccordingtothedegreeofpartconvergence．InrealitytheJobShopsch

7、edulingisdynamicandflexible,thispaperadvancedamethodtoresolvedynamicandflexibleJobShopschedulingproblem．Useevent-drivenreschedulingstrategiesbasedonlastschedulingresult．Aimatthefuzzyschedulingproblem,thispaperprovideamodelofJobShopfuzzyschedulingproblem,us

8、etrianglefuzzydateexpressfuzzyprocessingtime．usetrapeziafuzzydateexpressfuzzydue-date，averagedue-da：【esatisfactionasschedulinggoal．Anewstatetransferruleadvancedbasedonadaptiveantcolonyalgorithm．Integrateactua