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1、生產(chǎn)調(diào)度是制造業(yè)生產(chǎn)中的一個(gè)非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié),關(guān)乎生產(chǎn)效率。運(yùn)用合理的調(diào)度方法可以縮短工期,按時(shí)交貨且達(dá)到機(jī)器利用的合理化。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,客戶(hù)需求趨于多樣化,制造系統(tǒng)的調(diào)度問(wèn)題受到了大家的廣泛重視。本文針對(duì)柔性車(chē)間調(diào)度問(wèn)題,利用新興的多色集合中的約束模型,并采用元胞多目標(biāo)遺傳算法來(lái)對(duì)模型進(jìn)行求解。本文主要內(nèi)容包括:
1.建立了柔性車(chē)間調(diào)度數(shù)學(xué)模型和基于多色集合的統(tǒng)一可計(jì)算約束模型。針對(duì)求解柔性車(chē)間調(diào)度中所存在的早熟或收斂過(guò)
2、慢等不足,提出了基于多色集合理論的元胞遺傳算法。多色集合能夠運(yùn)用結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單的圍道矩陣建立具有標(biāo)準(zhǔn)形式的遞階結(jié)構(gòu)模型,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的描述。因此運(yùn)用了圍道矩陣柔性車(chē)間調(diào)度中的設(shè)備約束和工藝約束進(jìn)行了描述,通過(guò)搜索圍道矩陣,縮小解的空間從而提高了求解效率。
2.通過(guò)經(jīng)典實(shí)例對(duì)比測(cè)試,驗(yàn)證了改進(jìn)元胞多目標(biāo)遺傳算法在收斂性、分布性及覆蓋性方面均有良好表現(xiàn)?;谌嵝攒?chē)間調(diào)度為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,本文在選擇操作中,根據(jù)鄰居中個(gè)體的適應(yīng)度來(lái)
3、自適應(yīng)選擇交叉?zhèn)€體,有效地防止種群過(guò)早收斂。元胞遺傳算法中相鄰個(gè)體的鄰居互相重疊,為算法提供了隱性遷移機(jī)制且保持了種群多樣性,從而降低了算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,有利于求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。
3.將約束模型與元胞多目標(biāo)遺傳算法的編碼、種群初始化、遺傳操作、適應(yīng)度計(jì)算等環(huán)節(jié)相結(jié)合,構(gòu)成了混合優(yōu)化算法體系。運(yùn)用計(jì)算機(jī)仿真,驗(yàn)證了本文所提出方法在求解柔性車(chē)間調(diào)度問(wèn)題上的合理性和高效性。
4.基于多色集合約束模型的柔性車(chē)間調(diào)度系
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