应用两阶段作用力微粒群算法求解混合流水车间调度问题

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1、硕士学位论文MASTER'SDISSERTATION论文题目应用两阶段作用力微粒群算法求解混合流水车间调度问题作者姓名茜彦辉学位类别工程硕士指导教师陈东宁副教授2015年5月中图分类号：TH186学校代码：10216UDC：658.5密级：公开工程硕士学位论文(应用研究型)应用两阶段作用力微粒群算法求解混合流水车间调度问题硕士研究生：茜彦辉导师：陈东宁副教授副导师：姚成玉教授申请学位：工程硕士工程领域：机械工程所属学院：机械工程学院答辩日期：2015年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinMecha

2、nicalEngineeringSOLVINGHYBRIDFLOW-SHOPSCHEDULINGPROBLEMBYTWO-PHASEFORCEPARTICLESWARMOPTIMIZATIONALGORITHMbyQIANYanhuiSupervisor:AssociateProfessorChenDongningandProfessorYaoChengyuYanshanUniversityMay,2015燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《应用两阶段作用力微粒群算法求解混合流水车间

3、调度问题》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《应用两阶段作用力微粒群算法求解混合流水车间调度问题》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解燕山大学关于保存、使

4、用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。(请在以上相应方框内打―√‖)作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要摘要混合流水车间调度问题(HybridFlow-shopSchedulingProblem,简称HFSP)旨在根据有限的生产资源条件对工件及各工序的并行机器进行合理分配，它是传统流水车间生产调度问题的一种推

5、广。与传统流水车间调度问题区别在于HFSP具有多工序、且至少有一道工序存在并行机器的特点，其工程应用背景很强。此外，在许多实际生产过程中，各机器间的缓冲空间或存储设备大小是有限的，对车间的有效生产有极大的影响。因此，研究HFSP具有重要的理论意义和工程应用价值。已证实，HFSP具有严格的NP-hard性质，对其进行精确求解难度相当大，运用常规的方法求解更是难上加难。微粒群优化算法作为一种高效的群体智能优化算法，已成功应用于求解各种复杂优化问题，微粒群优化算法的成功应用说明了其具有适应性强、全局寻优能力强等特点，有利于

6、求解HFSP。为此，本文针对HFSP的求解，研究并改进微粒群优化算法，为求解HFSP进行算法设计，以改进算法的求解性能。主要工作内容包括以下3个方面：首先，对微粒群优化算法进行概述分析，针对现有微粒群优化算法的不足，借鉴拟态物理学中的引斥力思想，重新构建了2种作用力规则，提出新的一种基于阶段性搜索的两阶段作用力微粒群优化算法，并为其不同阶段之间的切换设计了一种新的智能切换方式。通过测试分析，将该算法与其他改进微粒群优化算法进行了比较，结果表明所提算法具有较好的优化性能。其次，针对HFSP的特点，以及传统编码方式微粒种

7、群初始化时优良个体较少、易产生非法解、解码复杂等不足，本文借鉴了一种新颖的基于矩阵的HFSP的编码和解码方式。通过与文献结果及其他改进微粒群优化算法的实验对比，证实了所提算法可有效地解决HFSP。最后，对带阻塞限制的HFSP进行了讨论，提出将带阻塞限制的HFSP应用于复线列车调度问题。为考虑阻塞限制对HFSP的影响，借鉴其他数学模型，并将该模型应用于复线列车调度问题。针对该数学模型和微粒群优化算法的特点，对微粒的解码方法进行了重新设计，并加入微粒调整环节以消除机器或是轨道分配失衡问题。通过仿真实验以及对比分析，证实了

8、运用本文所用模型和算法求解复线列车调度问-I-燕山大学工程硕士学位论文题是有效的、可行的。综上，本文以HFSP的研究为主线，对调度算法、调度的阻塞限制以及列车调度进行了研究，旨在为调度问题的求解寻求一条新的途径，使调度理论更加付诸实践，为实现生产中资源的优化配置，达到节能减排的效果，也为企业决策者的调度决策提供一定的理论依据。关键词：微粒群优化