改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究

改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究

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1、分類號(hào):學(xué)校代碼;10426.2013110013密級(jí).學(xué)號(hào)乂凈訂著息種化QingdaoUniversityofScience&Technology..,中;,.碩學(xué)位論.MASTERDEGREETHESIS改進(jìn)的粒子群化化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究作者:郭超指導(dǎo)教師;胡乃平學(xué)科專業(yè):軟件工程專業(yè)代碼:083500研究方向:工業(yè)信息化201目年06月12日改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究學(xué)位論文完成日期

2、;山。指導(dǎo)教師簽字:7答辯委員會(huì)成員簽字:—氣青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究摘要隨著計(jì)算機(jī)時(shí)代的來臨,輪胎生產(chǎn)這種傳統(tǒng)工藝面臨著巨大挑戰(zhàn),如何高效生產(chǎn)且滿足客戶要求成為國內(nèi)外輪胎制造商們最需要解決的問題。硫化工序作為輪胎生產(chǎn)的重要工序,對(duì)其車間生產(chǎn)進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化對(duì)提升輪胎企業(yè)生產(chǎn)水平至關(guān)重要。因此,本文以輪胎硫化車間作為研究對(duì)象,著重研究硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題。通過查閱大量文獻(xiàn),對(duì)硫化車間調(diào)度的研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述,分析輪胎硫化工序生產(chǎn)特點(diǎn),根據(jù)硫化車間多目標(biāo)、多約束的實(shí)際生產(chǎn)情

3、況,考慮各種影響硫化車間的生產(chǎn)因素,提出并建立硫化車間的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)硫化車間存在的生產(chǎn)調(diào)度問題,提出了一種結(jié)合遺傳算子的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法。該算法首先采用一種局部與全局相結(jié)合的搜索策略,引入局部極值概念對(duì)粒子群算法速度公式進(jìn)行修改,避免算法早熟收斂。再與遺傳算法融合,通過選擇、交叉、變異算子進(jìn)一步優(yōu)化,使結(jié)果向最優(yōu)值趨近。根據(jù)硫化車間特點(diǎn),采用基于任務(wù)的編碼方式,使生產(chǎn)任務(wù)與硫化機(jī)器一一對(duì)應(yīng)。最后將改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于求解單目標(biāo)硫化車間調(diào)度優(yōu)化問題中,驗(yàn)證了該算法在實(shí)際生產(chǎn)調(diào)度過程中的可行性。研究多目標(biāo)硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題,引入Pa

4、reto解的相關(guān)概念。根據(jù)多目標(biāo)硫化車間的生產(chǎn)特點(diǎn),提出一種多目標(biāo)粒子群混合算法。該算法采用自適應(yīng)慣性權(quán)重對(duì)粒子速度更新公式進(jìn)一步改進(jìn),保持種群的多樣性,再與遺傳算法相結(jié)合,提高算法的搜索性能,使改進(jìn)后的算法能夠滿足多目標(biāo)的生產(chǎn)需求。通過與其它優(yōu)化算法在實(shí)際調(diào)度中的比較,驗(yàn)證了該算法的優(yōu)越性。研究動(dòng)態(tài)不確定狀態(tài)下的多目標(biāo)硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題,引入滾動(dòng)窗口再調(diào)度策略,采用基于事件驅(qū)動(dòng)再調(diào)度策略對(duì)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)調(diào)度問題進(jìn)行處理,利用多目標(biāo)粒子群混合算法對(duì)生產(chǎn)任務(wù)再調(diào)度,以硫化機(jī)故障為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過仿真結(jié)果,證明了該方法適用于解決動(dòng)態(tài)車間調(diào)度問題

5、。I改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究關(guān)鍵字:硫化車間改進(jìn)的粒子群算法遺傳因子多目標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)度II青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文APPLICATIONANDRESEARCHOFIMPROVEDPARTICLESWARMOPTIMIZATIONALGORITHMINVULCANIZATIONWORKSHOPSCHEDULINGABSTRACTWiththearrivingofthecomputerera,traditionaltireproductionfaceshugechallenge.Howtoproductefficientl

6、yandsatisfyclients’demandsbecomesaproblemtobesolvedpresently.Sincevulcanizationprocessisanimportantprocessoftireproduction,optimizingworkshopschedulingisvitaltoimprovingproductionleveloftirecompanies.Therefore,thispapertakestirevulcanizationworkshopasresearchsubject,studyi

7、ngtheschedulingofvulcanizationworkshop.Thispaperexpoundsthecurrentresearchsituationofvulcanizationworkshopschedulingbyconsultingalargenumberofdocumentsandanalyzestheproductioncharacteristicsoftirevulcanizationprocess.Accordingtopracticalproductionsituationthatvulcanization

8、workshophasmultipletargetsandrestrains,andconsideringallkindsofproductionfactorswhichcani

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