柔性车间调度问题中的智能优化算法研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：柔性车间调度问题中的智能优化算法研究英文并列题目：StudyonIntelligentOptimizationAlgorithmforSolvingFlexibleJobShopSchedulingProblem研究生：张庭专业：计算机科学与技术研究方向：计算机应用与技术导师：徐华指导小组成员：学位授予日期：2016年06月答辩委员会主席：吴小俊江南大学地址：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在导师指导下进行的研《工作及取得的研

2、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中不包含其他人已经发表或揉写过的研究成果，也不包含本人为获得江南大学或其它教育机拘的学位或证书而使用过的材料＞。与我７同工作的同志对本研究所做的任何贵化均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。？签名：曰；曰张皮期Ｗ／《年巧气＿关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文約规定：江南大学有权保巧并向国家有关部口或机拘送交论文的复印件和巧盘乂，许论文被查阅和借巧，可Ｗ将学位论文的全部或部分

3、内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、编印或担描等义制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸巧论文的内容相一致。保密的学位论文在解密ｉ也遵守此規定。签名：导砰签名；巧斗曰期：＞ｔ４．摘要摘要车间调度问题是典型的组合优化问题，目的是通过合理安排各种生产资源以满足生产的某些性能指标，它是制造型企业生存和提高市场竞争力的核心因素。与传统车间调度不同的是，柔性车间调度增加了加工机器柔性的特性，使其更贴近现实生产模式，因而对它的研究更具有实际应用价值。本文以一种新型的群

4、智能算法—蝙蝠算法作为优化算法，分别针对柔性车间调度中的单目标和多目标两类问题模型展开讨论，本文的主要工作有：首先，对柔性车间调度问题进行了系统性的阐述，包括问题的概念、分类、特点和性能指标等；其次，对蝙蝠算法进行了详细的分析，包括蝙蝠的行为、回声定位的声学原理、算法中的假设、变量更新规则、算法流程和二进制版本蝙蝠算法等；然后研究了蝙蝠算法及其改进方法在柔性车间调度中的应用；最后给出了主要结果和展望。工作的具体细节概述如下：（1）采用基本蝙蝠算法对单目标柔性流水车间调度问题进行了求解，为了使蝙蝠算法能够求解

5、离散型组合优化问题，根据基本蝙蝠算法的思想，提出了一种离散型蝙蝠算法。首先，构建了其数学模型；其次，在深入研究蝙蝠算法和FFSP调度问题的特点基础上，给出了基于工序和工件优先级的双层编码策略；然后，为了表达出工件、工序、机器、加工时间和加工状态等信息，定义了工件与工序关联矩阵、工件工序加工矩阵、临时资源池矩阵和资源状态矩阵，且算法重新定义了位置与速度的操作算子来实现蝙蝠个体在搜索空间中的移动；最后，对三组实际生产车间调度数据进行了仿真，实验结果表明，所提出的算法具有较高的求解精度，是一种有效的优化算法，从而

6、为解决这类问题提供了新的途径和方法。（2）针对蝙蝠算法在求解柔性作业车间调度问题上存在的求解精度不高、局部探索能力不强等缺点，进一步研究蝙蝠算法在柔性作业车间调度问题中的应用，提出一种改进蝙蝠算法来优化柔性作业车间调度问题。首先，为了增强种群邻域搜索能力和跳出局部最优解能力，定义了插入、翻转、交叉和变异这四个操作；其次，为了克服基本蝙蝠算法的固定参数不足的缺点，重新调整惯性权重的值，为了使种群合理地控制全局搜索能力和局部探索能力，采用呈指数递减的惯性权重策略；最后，通过具体实际生产车间调度数据验证了改进算法

7、的有效性和优越性。（3）针对多目标柔性作业车间调度问题，提出一种混合离散蝙蝠算法来求解。首先，考虑了最大完工时间、加工成本和加工质量等目标，建立了多目标柔性作业车间调度问题模型；其次，根据加工时间、加工成本、加工质量和机器信息，提出一种基于工序排序和机器选择的编码策略，该编码方式既给出各个工件工序间的先后顺序关系，还给出了工件的每道工序选择所要加工的机器；然后，为了提高蝙蝠算法的初始种群质量，在通过分析初始选择的机器与每道工序调度完工时间两者关系的基础上，提出一种优先指派规则策略来完成种群初始化，同时采用位

8、置变异策略来使得算法在较短的时间内尽可能多地搜索到最优位置；最后，通过实验对比和分析，验证了该算法的可行性、有效性和优越性。I摘要（4）在柔性作业车间调度问题中，针对存在多个工件在机器上并行加工的情况，首次提出时钟算法来计算问题的目标值。关键词：柔性流水车间调度；柔性作业车间调度；蝙蝠算法；优化算法；时钟算法；多目标优化IIAbstractAbstractJob-shopschedulingproblemisat