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车间调度是制造执行系统的重要组成部分,其效率是智能制造系统能否高效运行的核心和关键。随着经济全球化发展,市场对制造系统提出了更高的要求,如实时响应客户订单、动态调整生产计划、处理意外事件及多用户多任务订单等,已有制造系统的调度策略与控制算法已无法满足这些需求,制造系统调度已成为制造系统高效运行的瓶颈和“卡脖子”的模块。因此,调度模型、策略及优化算法具有非常重要的研究价值。车间调度为满足千变万化的市场要求,已经由单车间调度向多车间调度完成转变,最终形成分布式车间生产调度模式。合理高效的调度方法和优化技术成为生产系统过程中提高生产效率和经济效益的主要手段。多数车间调度问题被证明是NP-hard问题。由于车间调度问题的多样性和复杂性,传统优化方法并不能通过高效搜索获得问题最优解,所以,许多元启发式方法成为求解车间调度问题的主流方法。关于车间调度问题的理论研究和有效的优化方法依旧具有重要研究意义和应用价值。水波优化算法(Water Water Optiomization algorithm,WWO)是受物理现象启发,根据水波理论提出的优化算法,其框架简单、易于实现,因其独特的运行机制和高效的全局搜索能力使得WWO算法备受关注。本文对WWO算法展开研究,通过分析WWO算法的运行机制和优缺点,提出了三种基于WWO算法的改进算法,增强了WWO算法的局部搜索能力,对全局搜索和局部搜索进行平衡,提升了算法的搜索性能。通过对连续优化问题和车间调度问题进行测试,验证了改进算法的性能。本文的主要研究内容和工作如下:(1)针对WWO算法局部搜索能力弱、易陷入局部最优等缺点,本文提出了一种基于协方差矩阵自适应演化策略(The Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES)和反向学习的增强水波优化算法(An improved water wave optimisation algorithm enhanced by CMA-ES and opposition-based learning,EWWO)求解单目标实值优化问题。首先,引入基于随机反向学习)The random opposition-based learning)机制生成高质量的初始种群。其次,设计了一种新的算子用于传播操作平衡全局搜索能力和局部搜索能力。最后,CMA-ES代替原有的折射操作加强局部搜索能力。此外,在算法进化过程中使用交叉算子保持种群的多样性并使用DOE(The design of experiments method)方法对算法参数进行校验。基于CEC2017基准测试集上的实验结果表明EWWO算法优于WWO算法及其先进变体算法。(2)针对零空闲流水车间调度问题(No-idle flowshop scheduling problem,NIFSP),本文设计了一种混合离散水波优化算法(A Hybrid Discrete Water Wave Optimization algorithm,HWWO)以最小化总延迟为优化指标求解NIFSP。在HWWO算法中,提出了一种基于新优先级规则的初始化方法提高种群的质量,并结合改进的NEH方法生成初始化种群。在传播阶段,引入了自适应选择邻域搜索结构扩大水波的搜索范围并平衡HWWO算法的全局搜索能力和局部搜索能力。之后,采用变邻域搜索(Variable neighborhood search,VNS)来加强局部搜索能力,并在碎浪阶段保持种群的多样性。在折射操作中,生成扰动序列,将其与通过碎浪操作找到的局部最优解组合生成新解防止算法陷入局部最优。此外,分析了HWWO算法的控制参数和时间复杂度。基于Taillard和Ruiz基准测试集的实验结果表明HWWO算法的有效性和高效性优于解决NIFSP的比较算法。(3)设计了一种基于三阶段变邻域搜索的协同水波优化算法(The Cooperative Water Wave optimization algorithm based on the three-stage Variable neighborhood search,CWWO)以最小化最大装配完成时间为目标求解带装配过程的分布式零空闲流水车间调度问题(The Distributed Assembly No-idle flowshop scheduling problem,DANIFSP)。在CWWO算法中,随机序列产生初始种群并将当前最优解记为历史最优解。在传播操作阶段,引入通过波长控制的强化学习-7)0)(69)4)9)2)平衡全局搜索能力和局部搜索能力。在碎浪操作阶段,使用路径重连机制(Path-Relinking,PR)增强局部搜索能力并提高算法的收敛速度。在折射操作阶段,破坏重构(0)(84)9)-9)(84)9))用来控制种群的多样性并维持局部搜索能力。最后,由模拟退火策略决定是否接收邻域解。此外,分析了CWWO算法的有效参数以及三种操作对算法性能的影响。针对分布式装配流水车间调度问题提出的测试集验证了CWWO算法显著优于其他对比算法。