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基于ACO-TS融合算法的作业车间调度研究

【摘要】:车间调度是现代制造企业生产管理的主要活动之一。有效的调度方法与优化技术的研究和应用,对制造企业提升生产效率有着重要的影响。本文综合国内外研究基础,以蚁群算法和禁忌搜索算法为工具,对作业车间调度问题进行了研究。本文主要工作可分为三个部分,第一部分为作业车间调度算法的改进和融合,具体包括:采用“自适应信息素量变动方法、内信息素更新策略、局部最优困境跳出机制、改进状态转移函数”四个子策略提升算法性能,应对传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、求解质量较低等特点;采用基于关键路径上关键块邻域结构的禁忌搜索算法改进邻域搜索性能;将蚁群算法和禁忌搜索算法进行融合(ACO-TS)。之后在全部LA类基准算例上进行仿真,验证了融合算法的性能。第二部分采用不同算法策略应对实际生产中存在的机器柔性、多目标调度和动态事件,提出了一种基于ACO-TS算法求解柔性动态多目标JSSP问题的方法,并仿真验证了其有效性。第三部分根据企业的生产需求,在ACO-TS算法的基础上设计车间调度系统。介绍了系统的需求、架构、性能要求、运行环境和详细设计原型。

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