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基于块结构邻域的智能算法求解可重入作业车间调度问题

基于块结构邻域的智能算法求解可重入作业车间调度问题

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作者：孙在省昆明理工大学

学位级别：硕士

在智能制造系统中,调度是影响企业生产效率的关键因素。采用合理的调度可以缩短工期、减少库存、按时交货和提高信誉。随着全球市场竞争的加剧、客户需求的多样化和个性化,制造系统的调度问题日益受到广泛的重视。车间调度问题通常存在... 详细信息

在智能制造系统中,调度是影响企业生产效率的关键因素。采用合理的调度可以缩短工期、减少库存、按时交货和提高信誉。随着全球市场竞争的加剧、客户需求的多样化和个性化,制造系统的调度问题日益受到广泛的重视。车间调度问题通常存在非线性、强约束、多目标、不确定等复杂性,而且规模庞大、建模困难。开发适合于生产车间调度问题的智能优化算法,已经成为生产调度领域的研究热点。邻域结构的设计和性质分析是组合优化领域的重要研究问题。有效的邻域结构可明显加快算法的收敛速度,并提高整个算法的搜索性能。樽海鞘群算法（Salp swarm algorithm,SSA）和花粉算法（Flower pollination algorithm,FPA）是新兴的群体智能进化算法,可用于求解复杂的连续或离散优化问题。贝叶斯进化算法（Bayesian evolutionary algorithm,BEA）作为一种基于条件概率分布模型的新兴智能优化算法,能有效求解多变量相关的优化问题。本文将基于块结构邻域的SSA、FPA和BEA应用于求解可重入作业车间调度（Reentrant job shop scheduling problem,RJSSP）。主要工作如下:（1）针对以最大完工时间（Makespan）的最小化为目标的RJSSP,提出了一种基于块结构邻域的SSA。首先,建立了RJSSP基于析取图的数学模型。其次,在定义基于块结构的插入操作后设计了四种邻域结构,进而提出了融合多种邻域的高效局部搜索。（2）针对以总加权延误时间（Total weighted tardiness,TWT）的最小化为目标的RJSSP,提出了一种基于块结构性质的花粉算法。首先,建立了RJSSP基于析取图的数学模型,并证明了在确定析取弧方向后,该模型的对偶模型为最大费用流问题模型。其次,设计了扩展RSOV编码规则,将FPA的实数向量个体转变为排列向量,使其可对问题解空间进行全局搜索。然后,定义了8种邻域结构,并基于最大费用流问题特性分析了块结构内部性质,得到了前4种邻域结构能改进TWT的判定条件,进而提出了融合多种邻域的高效局部搜索,对全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。（3）针对带有能量阈值的RJSSP（Reentrant job shop scheduling problem with energy consumption threshold,RJSSP＿ECT）,提出了一种混合贝叶斯进化算法（HBEA）,用于最小化Makespan、TWT和总能耗（Total energy consumption,TEC）。首先,建立了RJSSP＿ECT基于析取图的数学模型。其次,提出了一种基于贝叶斯概率模型和自适应模型更新机制的贝叶斯进化算法。然后,定义了6种邻域结构,并基于RJSSP＿ECT特性分析了块结构内部性质。为了降低每台机器的完工时间,通过对块结构的分析,得到了这些邻域结构的判定条件,然后将这些条件扩展到RJSSP＿ECT的优化目标上。第四,提出了一种将多个邻域与得到的判定条件相结合的高效局部搜索方法,对优质解区域进行细致搜索。仿真和实验对比结果验证了所提算法的有效性。

关键词：可重入作业车间调度问题块结构邻域樽海鞘群算法花粉算法贝叶斯进化算法最大完工时间总加权延误时间总能耗

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