【摘 要】
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车间生产调度是加工制造系统和流程工业生产中一个重要环节。在当今世界资源日益短缺,企业竞争激烈,客户需求多样化和个性化的情况下,调度水平直接影响到生产资源的配置,决定
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车间生产调度是加工制造系统和流程工业生产中一个重要环节。在当今世界资源日益短缺,企业竞争激烈,客户需求多样化和个性化的情况下,调度水平直接影响到生产资源的配置,决定着生产过程能否顺利、安全、高效地进行。然而,车间生产调度通常是一个具有强NP (Non-deterministic polynomial,非确定性多项式)难的复杂组合优化问题,且问题类型繁多,条件多变。关于车间生产调度问题的研究一直吸引着广大学者的广泛关注。本论文围绕车间生产调度问题的求解展开,主要研究内容如下：1.针对车间生产调度的NP复杂性,本文提出一种简单有效的离散量子微粒群优化算法(DQPSO)。该算法结合了量子微粒群优化算法(QPSO)和遗传算法(GA)的交叉、变异操作,使DQPSO能够直接用于求解车间生产调度这类组合优化问题。另外,通过引入NEH启发式方法和变量邻域搜索策略(VNS),能够进一步提高解的多样性和寻优质量。对流水线和作业车间调度标准测试算例的仿真表明了DQPSO算法的有效性。2.由于车间生产调度问题变量众多,数学表达式复杂,求取目标函数值计算代价巨大。为此本文针对DQPSO算法的变异操作在无等待流水线作业车间调度问题上的应用,提出一种快速算法(speed-up method)来计算目标函数值,使计算时间复杂度从O(mn)降低到O(3m),大大提高了算法效率。3.将本文提出的DQPSO算法用于柔性作业车间调度的工业实例,计算表明DQPSO的寻优结果为工业应用提供了多种有效的调度策略。最后,总结本文所做的工作,并对车间生产调度研究面临的问题和发展前景进行了讨论。
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