随机柔性制造系统建模与优化研究

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1、犬－ｉｌｉｉ大學ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ工睡ｆｉＳＳ士享位任文ＭＡＳＴＥＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ■■關ｉｉｉ丨丨１＂ｉｉ＿＿丨Ｉｇｉ５Ｉ随机柔性制造系统建模与优化研究件工程工释领域软作者姓名３ｉ３＿＆ＪＬ指导教师，２０１５年５月２８日答辩日期专业学位硕士学位论文随机柔性制造系统建模与优化研究ＳｔｕｄｏｎＭｏｄｅｌｉｎａｎｄＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔｏｃｈａｓｔｉｃ

2、ＦｌｅｘｉｂｌｅｙｇｐＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎＳｓｔｅｍｇｙ作者姓名：孙猫工程领域：软件工程１３１７学号：３０３４指导教师：林林完成日期：２０１５年３月２５日丈沒理工大摩ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体巳经发表

3、的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我－同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人厲意承担相关法律责任。学位论文题目：随机柔牲制谁系统建構与伏化研究作者签名：期：年ｉ日？月２１砂德日—大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要一柔性制造系统（Ｆｌｅｘｉｂ丨ｅＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ，简称ＦＭＳ）具有资源非唯性特点，一组可用机器集合中的任一即操作可以由机器完成，由于减少了

4、机器的约束，使其性能提高的同时复杂度提高。在当今的竞争之下，如何利用计算机技术来实现不确定环境生产调度问题的优化，成为现在面临的重要问题。本文首先针对三种经典进化算法及两种混合进化算法在确定环境下进行不同数据规模的实验，我们发现随着数据规模的增大，混合进化算法能够得到较好解的概率更大，由于我们每个数据规模下的实验均进行３０次取其平均值，因为我们有理由相信分组机制及自适应机制是提高最优解的关键因素。在受到了实验结果的启发，首先根据实验数据将粒子群算法选作基础算法，在其基

5、础上运用了基于集合分组机制以及参数自适应调整机制一，在算法的幵始就给定个可用一一分组数目集合，从中选择个进行分组并在经过轮迭代之后对适应值进行计算，如果一一，则我们在下，将整体种群向好的方向引领次世代中保留该分组；否则当第次发现适应值没有变好甚至变差的时候我们就摒弃该分组，从给定的分组数目集合中随机选择一个分组继续进行实验。同时针对粒子群算法中的惯性权重参数采取自适应的方式，使其在实验过程中根据实验结果自适应调整以保证得到更好解。这样我们就非常巧妙的将原本关联性及相互制约

6、性的柔性作业车间调度的操作进行的分组，对其最优解进行了优化并提高了其效率。最终通过实验验证，本文所提出的带有基于集合分组机制及自适应机制的进化算法能够在原有算法的基础上得到更好的最优解，提高算法鲁棒性。同时本论文还有很客观的前景，即将通过该分组方法进行分组的各个子种群分别分布式环境下的不同及其上并行处理，，更提高了效率缩短了时间这样不仅仅优化了最优解。：柔性制造系统关键词；柔性作业车间调度；进化算法；不确定环境－Ｉ－随机柔性制造系统建模与优化研宄Ｓｔｕｄｏｎ

7、ＭｏｄｅｌｉｎａｎｄＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＦｌｅｘｉｂｌｅｙｇｐＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎＳｓｔｅｍｇｙＡｂｓｔｒａｃｔＦｌｅｘｉｂｌｅＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｈａｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓｎｏｕｎｉｑｕｅｎｅｓｓ，ｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｃａｎｂｅｅｒｆｏｒｍｅｄｂａｎａｖａｉｌａｂｌｅｍａｃｈｉｎｅｉｎａｓｅｔｏｆｍａｃｈｉｎｅｓ．Ｄｕｅｔｏｒｅｄ

8、ｕｃｅｔｈｅｐｙｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｔｈｅｍａｃｈｂｅｃｏ．Ｂｉｈａｓｉｉｎｅｉｔｍｅｓｈｉｈｅｒｆｌｅｘｉｂｌｅｕｔｔｈｉｈｃｏｍｌｅｘｔａｎｄｔｈｅ，ｇｇｐｙｕｎｃｅｒｔａｉｎｆａｃｔｏｒｓｅｘｉｓｔｉｎｔｈｅａｃｔｕａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｍａｋｉｎｇｉｔｓｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｉｓｈｉｇｈｅｒ．Ｉｎ＇ｔｏｄａｓｃｏｍｅｔｔｏｎｏｗｔｏｕｓｅｃｏｍｕｔｅｒｔｅｃｈｎｏｏｔｏ