基于元胞粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題分析

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1、-摘要柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FlexibleJobshopSchedulingProblem,FJSP)由于減少了機器的約束，所以比傳統(tǒng)作業(yè)車間調(diào)度問題的復(fù)雜性更高。柔性路徑的特點使得這類問題的可行解范圍增大，從而給問題的求解帶來新的挑戰(zhàn)。因此，尋找有效的方法對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進(jìn)行求解具有重要的理論價值和應(yīng)用意義。本文探討了如何使用改進(jìn)的元胞粒子群優(yōu)化（CellularParticleSwarmOptimization,PSO)算法求解幾類柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，主要工作與創(chuàng)新點如下:（1）研究了具有確定加工時間的單目

2、標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。首先，針對FJSP問題的離散性特點，設(shè)計了該問題的編碼與解碼方法，在元胞粒子群算法基礎(chǔ)上借鑒遺傳算法中的交叉思想，設(shè)計了新的粒子位置信息更新公式，從而提出了一種求解單目標(biāo)FJSP問題的離散元胞粒子群算法；然后，基于變鄰域搜索算法，設(shè)計了高效的鄰域結(jié)構(gòu)，提出了求解單目標(biāo)FJSP問題的混合元胞粒子群算法。數(shù)值試驗表明，所提的混合元胞粒子群算法具有較好的收斂性與較高的求解精度。（2）研究了具有確定加工時間的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。首先，考慮了機器利用率、加工成本、加工效率、交貨期滿意度等目標(biāo)，建立了

3、多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題模型。然后，基于Pareto思想，提出了該問題的適應(yīng)度分配策略、選擇策略、精英策略、多樣性保持策略等策略，設(shè)計了一種高效求解多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的混合元胞粒子群算法。通過對比與分析，驗證了多目標(biāo)混合元胞粒子群算法的有效性。（3）研究了具有區(qū)間加工時間的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。首先，針對JIT生產(chǎn)模式下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，以機器總負(fù)荷最小和提前/拖期總懲罰最小為目標(biāo)，建立了具有區(qū)間加工時間的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題模型；然后，根據(jù)區(qū)間調(diào)度問題的特點，在解碼、適應(yīng)度值比較方面對元胞粒

4、子群算法進(jìn)行了改進(jìn)研究；最后，通過仿真測試，驗證了多目標(biāo)混合元胞粒子群算法的有效性。關(guān)鍵詞：柔性作業(yè)車間調(diào)度問題混合元胞粒子群多目標(biāo)優(yōu)化不確定加工時間----II萬方數(shù)據(jù)----AbstractDuetomachineconstraint,flexiblejobshopschedulingproblemismuchmore complexthantraditionaljobshopschedulingproblem.Thisnewfeatureoftheflexible routesenlargestherangeoft

5、heavailablesolutionsfortheflexiblejobshopscheduling problemsandbringsnewchallengestothegivenproblems.Thus,seekingtheeffective methodsusedtosolveflexiblejobshopschedulinghasimportanttheoreticalandapplied significance.Thispapermainlydiscussestheapplicationofthecell

6、ularparticleswarm optimization(CPSO)algorithmonseveralclassesofflexiblejobshopschedulingproblems, themainworkandinnovationsareasfollows:(1)Thispaperstudiesthesingleobjectiveflexiblejobshopschedulingproblemwith certainprocessingtime.First,aimingatthediscretecharac

7、teristicofflexiblejobshop schedulingproblem,wedesignthecodinganddecodingmethodoftheproblem.weusethe crossofGeneticAlgorithmbasedoncellularparticleswarmoptimizationalgorithm,and designanewlocationinformationupdateformulaofparticle,soastoputforwarda discretecellula

8、rparticleswarmoptimizationalgorithminsolvingthesingleobjective flexiblejobshopschedulingproblem.Then,throughdesigningefficientneighborhood structurebasedonbasi