基于莱维飞行改进MOPSO的生产计划与调度多目标协同优化方法研究

作     者：徐建 

作者单位：杭州电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：葛铭;郑松

授予年度：2021年

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：多目标优化 协同优化 流程工业 生产计划与调度 

摘      要：生产计划与调度一直以来都是间歇式流程工业企业生产与经营管理中重要的决策部分,其制定生产方案的优劣关系着企业经济效益的高低。由于实际的生产过程的复杂性,导致生产计划和调度的模型建立随之也变得困难,而且计划与调度往往有多个目标和大量约束。若对其进行单独优化求解,所得生产方案常存在相互冲突的情况,容易导致最终的生产方案不可行,因此需考虑二者进行集成优化求解。鉴于其上述特点,本文提出将协同优化方法应用于多目标生产计划与调度的集成优化。协同优化方法是一种求解复杂问题的分解方法,其在生产计划与调度的集成优化中具有良好的应用前景。本文正是对此进行了相应研究,其内容概述如下:(1)分析总结生产计划与生产调度的建模方法与求解策略,以及二者集成优化的必要性与可行性。结合间歇式流程工业生产模式,构建相应的生产计划和调度的数学模型。(2)针对粒子群算法(PSO)在寻优过程中易陷入局部最优点及收敛精度低的弊端,提出了一种基于莱维飞行的Levy FPSO算法。其主要原理为利用莱维飞行的高概率大跨步随机游走特性,使粒子更容易逃离局部极值点。考虑到前期的收敛速度,在前期较小概率采用融入莱维飞行算子的更新策略,后期逐渐加大此概率,可以有效解决上述缺点。最后以基准测试函数验证其有效性和优越性。(3)针对复杂的间歇式流程工业生产计划与调度多目标集成优化问题,进行了多目标协同优化方法的研究。基于协同优化方法,利用其分解协调的机制建立生产计划与调度多目标协同优化模型。提出基于莱维飞行改进多目标粒子群算法(MOPSO)的计划与调度多目标协同优化方法,该方法将莱维飞行策略引入MOPSO算法,即用本文提出的策略更新粒子。最后将其应用于间歇式工厂案例,在不同市场需求下进行优化求解,验证了本文所提出的方法应用于生产计划与调度集成优化的有效性以及改进MOPSO的有效性。