基于改进量子粒子群算法的柔性作业车间调度研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于改进量子粒子群算法的柔性作业车间调度研究英文并列题目：ResearchonFlexibleJobShopSchedulingProblemUsingtheImprovedQuantum-behavedParticleSwarmOptimizationAlgorithm研究生：周恺专业：控制科学与工程研究方向：控制理论与控制工程导师：纪志成教授指导小组成员：学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：于凤芹江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月－＊■独创性声明＂，本人声明所呈交的学位论文是本人

2、在导师指导下进巧的研究工伟及取得巧研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外论文，中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含本为获得江南今大学或其它教育机构的学化或证书而使用过的材料一。与我同王作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签若．．：日期＾的备会Ｉｔ＾；〇关于论文使用授权的说明本学位冷文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机拘送交论文的复印件和踐盘，允许论文被查巧和借阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容編入有关數据

3、库进行检索，可Ｗ泉巧影印、缩印或担描等复制手段保存、汇编学位论文，一致并丑本人电子文档的内容和纸质论史的内容相。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签若：导师鉴名：磕日期；、１摘要摘要柔性作业车间调度（FlexibleJob-shopSchedulingProblem,FJSP）是一种复杂的调度问题，其相对于作业车间调度（JobShopSchedulingProblem,JSP）更贴近于生产实际，具有很高的计算难度，很多算法对该类调度问题优化时容易陷入局部最优，因此如何通过对算法的优化改进来有效地求解这种复杂的调度问题

4、，得到优良的调度解受到越来越多的研究者们关注。在本文中，主要利用对量子粒子群（Quantum-behavedparticleswarmoptimization,QPSO）算法的优化改进来研究柔性作业车间中单目标和多目标的调度优化问题，并与工业生产中模具车间的调度紧密联系，具体的工作与创新之处如下：（1）针对柔性作业车间调度问题，本文不仅仅列出了理想的FJSP模型加以说明，同时依据模具加工车间的实际生产状况，列举总结出车间配置、生产流程、各工序对应各台机器的生产加工时间表以及在工业生产中常常出现的限制约束条件，和对调度方案多方面的评价目标。（2）提出了基

5、于反向学习（Opposition-basedlearning,OBL）和边界变异（boundedmutation）的QPSO来求解单目标的FJSP问题。针对常常陷入早熟的问题，在QPSO的基础上首先加入反向学习策略，对当前解和反向解进行搜索，增加算法种群的多样性；再通过边界变异策略避免算法陷入边界的最优解。利用该改进算法对连续型标准函数进行测试，同时对单目标FJSP的常见算例以及某车间的柔性调度问题进行仿真求解。（3）提出了混合蝙蝠算法（BatAlgorithm,BA）的QPSO来求解多目标的FJSP问题。考虑将蝙蝠算法中发声速度的变化方式用来改变QP

6、SO算法中的收缩扩张因子，同时利用蝙蝠算法中的随机游走策略来避免算法早熟，有效地跳出局部最优，得到全局最优解。利用该混合算法对连续型标准函数进行求解，并针对模具车间FJSP的最大完工时间，机器总负载和最大机器负载三个目标进行仿真求解。（4）研究了模具车间能耗优化调度问题。随着企业对车间能耗问题的重视，对能耗问题的优化不仅仅提高了企业的经济利益，还对环境保护有着巨大的意义。本文以模具加工车间各台机器的加工能耗为依据，利用混合量子粒子群算法以最大完工时间和能源消耗为评价目标求解该模具车间调度优化问题。通过多个仿真实验，对比验证了改进的QPSO算法在求解连续

7、型测试函数和柔性作业车间调度问题上的有效性和优越性。关键词：反向学习；边界变异；量子粒子群算法；蝙蝠算法；柔性作业车间调度IAbstractAbstractTheFlexibleJob-shopSchedulingProblem(FJSP)iscomplexcomparedwithJob-shopSchedulingProblem(JSP),manyalgorithmshastheproblemofgettingtrappedintolocaloptimumwithprematureconvergencebecauseoftheactualproduc

8、tionandthecalculationdifficultyinslovingtheprob