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《基于改進(jìn)協(xié)同優(yōu)化算法的流程工業(yè)多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文題目:基于改進(jìn)協(xié)同優(yōu)化算法的流程工業(yè)多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度研究研究生王強(qiáng)專業(yè)控制理論與控制工程指導(dǎo)教師葛銘教授完成日期(2016年03月)杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)協(xié)同優(yōu)化算法的流程工業(yè)多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度研究研究生：王強(qiáng)指導(dǎo)教師：葛銘教授2016年03月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterMulti-objectiveproductionschedulingofprocessindustrybasedonimprovedC
2、ollaborativeOptimizationalgorithmCandidate:WangQiangSupervisor:Prof.GeMingMarch,2016杭州電子科技大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明＊本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)巧研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品或成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，巧已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。一。申請學(xué)位論文與資料若有不實(shí)之處，本
3、人承擔(dān)切相關(guān)責(zé)任論文作者簽名：年ｉ月巧日：日期學(xué)位論文使用授權(quán)說明本人完全了解杭州電子科技大學(xué)關(guān)于保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，目Ｐ；研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬杭州電子科技大學(xué)。本人保證畢業(yè)離校后，發(fā)表論文或使用論文工作成果時(shí)署名單位仍然為杭州電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)、，可站允印件，允許查閱和借閱論文；學(xué)?？桑保薰颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容許采用影印縮印或其它復(fù)制手段保存論文。（保密論文在解密后遵守此規(guī)定）？《論文作者簽名＾隻日期：從年３月Ｊ艾日：＾｜＇：（指導(dǎo)教師
4、簽名：曰期年ｊ月３曰杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要在流程工業(yè)中，生產(chǎn)調(diào)度是流程企業(yè)生產(chǎn)管理的核心，其對提高流程企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場競爭力有著重要的作用。生產(chǎn)調(diào)度問題是一種NP-hard優(yōu)化問題，具有復(fù)雜性、多約束性和多目標(biāo)性，因此尋求一種高效的優(yōu)化算法對調(diào)度問題的研究是非常必要的。而協(xié)同優(yōu)化算法(CO)是一種多學(xué)科優(yōu)化方法，可以對復(fù)雜生產(chǎn)調(diào)度問題進(jìn)行分解，協(xié)同優(yōu)化多目標(biāo)，減小生產(chǎn)調(diào)度問題的求解難度，所以將CO算法應(yīng)用于流程工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度具有重要的研究意義。本文主要的研究內(nèi)容如下：(1)針對協(xié)同優(yōu)化算法計(jì)算量大、優(yōu)化結(jié)果多為局
5、部最優(yōu)解的問題，提出了一種改進(jìn)的協(xié)同優(yōu)化算法(ICO)。首先，在系統(tǒng)級一致性等式約束中采用改進(jìn)的松弛因子，使系統(tǒng)級優(yōu)化可行域存在，且可行域的范圍逐步減小，以保證子學(xué)科間的一致性；其次，在子學(xué)科中，將目標(biāo)函數(shù)分為一致性目標(biāo)函數(shù)和子學(xué)科最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)兩個(gè)部分，以不同的權(quán)重相加作為子學(xué)科的目標(biāo)函數(shù)，既考慮了子學(xué)科間的一致性，又兼顧了子學(xué)科的獨(dú)立性。采用兩個(gè)經(jīng)典案例對改進(jìn)算法進(jìn)行驗(yàn)證，優(yōu)化結(jié)果表明，改進(jìn)的算法具有更好收斂速度和可行性。(2)將ICO算法應(yīng)用于求解多目標(biāo)優(yōu)化問題，從而提出了基于ICO的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化方法(MOICO)：利用協(xié)
6、同優(yōu)化算法的兩級分解結(jié)構(gòu)，將復(fù)雜的多目標(biāo)問題分解為多個(gè)子學(xué)科，每個(gè)子學(xué)科優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)利用系統(tǒng)級加權(quán)和目標(biāo)函數(shù)對各個(gè)子學(xué)科進(jìn)行協(xié)同，以保證多個(gè)目標(biāo)達(dá)到整體最優(yōu)。通過對兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的多目標(biāo)測試案例進(jìn)行仿真，驗(yàn)證了MOICO算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題是可行的。(3)以設(shè)備的分配和加工能力、資源的供應(yīng)限制、物料平衡等為約束建立了流程工業(yè)多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度模型，并應(yīng)用于某啤酒廠糖化車間生產(chǎn)調(diào)度實(shí)例。采用MOICO方法將該調(diào)度實(shí)例分解為產(chǎn)能、水能耗和熱能耗三個(gè)子學(xué)科，各子學(xué)科分別以產(chǎn)量最大、水資源消耗最低和熱能資源消耗最低為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，并且
7、設(shè)計(jì)了用于求解協(xié)同優(yōu)化算法中系統(tǒng)級和學(xué)科級的遺傳算法。通過對該調(diào)度實(shí)例的仿真，驗(yàn)證了調(diào)度模型的有效性和MOICO算法求解多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度問題的可行性。關(guān)鍵詞：流程工業(yè)，生產(chǎn)調(diào)度，復(fù)雜性，多目標(biāo)，協(xié)同優(yōu)化，糖化I杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTIntheprocessindustry,productionschedulingisthecoreofproductionmanagementofenterprise,whichhasimportantsignificancetoimprovetheeconomicefficie
8、ncyandmarketcompetitivenessofenterprises.However,theproductionschedulingisakindofNP-hardoptimizatiomproblemwithcomplexity,multi-con
