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改进的模拟退火遗传算法在模具制造车间调度中的研究

作　者: 王欢
导　师: 梁旭
学　校: 大连交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 遗传算法模拟退火自适应算子生产调度
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

作业车间调度问题属于典型调度问题,车间调度问题考虑的是在一定的时间约束条件下,如何调度车间内有限的资源,在执行既定任务的同时还要满足特定的约束条件。资源包括不同种类,人力、现金、设备、电能、原料等等。任务也包括不同的要素,完成时间、交货时间、紧要程度、人力消耗和资源消耗等等。同时任务之间也有先后顺序约束等。车间调度问题在当今生产制造企业中应用非常广泛,许多实际中需要实现的调度问题本质上都非常复杂,用传统组合优化方法难以实现。这些问题都属于NP-难问题。遗传算法和模拟退火算法在解决此类问题时已经有了比较深入的研究和应用,所以用遗传算法和模拟退火算法解决车间调度问题成为一个研究方向。作业车间调度问题是给定一个作业集合和一个机器设备集合。每台机器同一时间可以加工一个作业,而每个作业包括一系列工序,每个工序在某个机器上需要连续加工若干时间。车间调度研究的问题就是在完成既定任务的情况下如何使所需要的时间最短化。在过去的几十年中,国内外许多研究人员都对该问题进行了深入研究,并且得出了许多令人鼓舞的成果。但是随着车间调度问题需要考虑的实际问题越来越复杂,不可预期的情况越来越多,同时对车间调度实时性和有效性的要求越来越高,企业需要更适合本企业的车间调度方案的出现。本文在阅读大量文献的基础上,对前人取得的研究成果进行再分析,尤其是对模拟退火算法和遗传算法进行了综合研究,提出了改进的模拟退火遗传算法。该算法在对经典的遗传操作算子(选择算子、交叉算子和变异算子等)进行了改进的同时,对模拟退火和初温设置等操作进行了优化,使改进的混合算法具备了一定的自适应性。经过实际数据的验证,该算法降低了遗传算法陷入局部早熟的概率,提高了算法的搜索效率,可以对实际的车间调度问题起到一定的改进作用。同时,根据某模具制造公司的实际情况,设计开发了一套针对该公司的模具制造车间调度系统,该系统对优化改进该车间调度问题具有可行性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
绪论  9-12
第一章模拟退火遗传混合算法研究  12-19
  1.1 引论  12
  1.2 模拟退火算法概述  12-14
    1.2.1 模拟退火算法的特点  13-14
  1.3 遗传算法概述  14-18
    1.3.1 遗传算法的由来  14
    1.3.2 遗传算法基本概念  14-16
    1.3.3 遗传算法基本原理  16-18
  本章小结  18-19
第二章作业车间调度问题研究  19-24
  2.1 引论  19
  2.2 作业车间调度问题概述  19-20
  2.3 作业车间调度的目标与特点  20-21
    2.3.1 作业车间调度目标  20
    2.3.2 车间调度问题的特点  20-21
  2.4 车间调度问题的分类  21-22
  2.5 车间调度问题的研究发展趋势  22-23
  本章小结  23-24
第三章一种改进的自适应模拟退火遗传算法  24-40
  3.1 引论  24
  3.2 模拟退火遗传算法的改进  24-37
    3.2.1 遗传编码  25-29
    3.2.2 初始种群和适应度函数  29-31
    3.2.3 选择算子  31-33
    3.2.4 交叉算子和变异算子  33-35
    3.2.5 降温操作  35-36
    3.2.6 改进的模拟退火遗传算法的操作步骤  36-37
  3.3 改进算法的验证  37-38
  3.4 典型Job-Shop问题验证  38-39
  本章小结  39-40
第四章模具制造车间调度系统的实现  40-47
  4.1 引论  40
  4.2 系统功能简述  40-41
  4.3 车间调度排产系统实现  41-44
  4.4 系统实现环境及数据库设计  44-46
  本章小结  46-47
结论  47-48
参考文献  48-51
攻读硕士期间发表的论文  51-52
致谢  52

改进的模拟退火遗传算法在模具制造车间调度中的研究

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