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时间:2019-03-17
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1、基于衰老机制的群智能算法及其在跨单元调度问题中的应用陈琳2016年01月中图分类号:TP301UDC分类号:004.8基于衰老机制的群智能算法及其在跨单元调度问题中的应用作者姓名陈琳学院名称计算机学院指导教师李冬妮副教授答辩委员会主席蔡继红研究员申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年01月AnAgingLeaderintheEliteGroup-basedSwarmIntelligentAlgorithmforIntercellSchedulingProblemsCandidateName
2、:LinChenSchoolorDepartment:SchoolofComputerScienceFacultyMentor:Asso.Prof.DongniLiChair,ThesisCommittee:Prof.JihongCaiDegreeApplied:MasterofScienceMajor:ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:January,2016研究成果声明本人郑重声明:所提交的学位论文是我本
3、人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知,文中除特别标注和致谢的地方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名:日期:摘要当前单元制造系统内存在工件在单元间转移的情况,由此带来跨单元调度问题。由于零件需要频繁地跨单元转移,而小车的运输能力有限,如何协调生产和运输成为制约此类问题的关键。因此,本文考虑了运输能力受限的跨单元调度问题,基于相关
4、领域研究现状的调研,分析了运输能力受限的跨单元调度问题的复杂性和重要性。同时,群智能算法因其灵活性、健壮性等特点,近年来已经受到研究人员的普遍关注;深入调研发现,人工蜂群算法作为群智能算法的重要一员,在解决车间调度问题上,已经发挥了重要作用。因此本文拟采用人工蜂群算法解决运输能力受限的跨单元调度问题。首先,通过问题假设、符号定义、目标函数和约束条件,详细描述了运输受限的跨单元调度问题,并针对问题特点建立了数学模型。其次,针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于衰老机制的人工蜂群算法。该算法采用人工蜂群算法的框架,将进化过程分为雇
5、佣蜂、观察蜂和侦查蜂三个阶段:在雇佣蜂阶段,对当前食物源进行邻域搜索;在观察蜂阶段,对雇佣蜂分享的食物源信息使用二元锦标赛选择算法选择其中一个食物源作为搜索目标,并采用基于精英群体的衰老机制,引导群体的搜索方向,避免算法陷入局部最优;在侦查蜂阶段,随机搜索新的食物源。此外,在生成调度解过程中,根据工件的运输代价创建每个候选目的单元的局部组批,同时在考虑小车容量的前提下采用一种启发式方法决策运输路径,创建组批。最后,针对本文提出的基于衰老机制的人工蜂群算法,进行参数实验以及多组对比实验。对比实验表明,相比经典的人工蜂群算法,本文提出的算法
6、在优化性能、收敛速度以及稳定性方面均得到明显改善;另一方面,与其它跨单元调度方法的比较结果,也充分验证了算法在寻优能力上的优越性。关键词:群智能;跨单元调度;运输能力受限IAbstractTheexistenceofintercelltransfershasmadetheideaofcreatingindependentcellsimpossible,intercellschedulingthereforecomesintobeing.Owingtothelimitedcapacityconstraint,itisessentialto
7、coordinatebetweenpartschedulingandtransportationamongcells.Inthispaper,anintercellschedulingproblemwithalimitedcapacityconstraintisconsidered.Thecomplexityoftheaddressedproblemisanalyzedanditisworthanefforttostudy.Swarmintelligentalgorithmsareknowntoresearchersfortheirro
8、bustness,flexibilityandgoodlabordivision.Asoneoftheswarmintelligentalgorithms,artificialbeecolony(ABC)a
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