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和声搜索算法演化计算理论及其在复杂车间调度中的应用

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作者:
刘洋
导师:
赵付青
学科专业:
计算机应用技术 
文献出处:
兰州理工大学 2016年
关键词:
置换流水调度问题论文  作业车间调度问题论文  和声搜索算法论文  正交实验论文  关键路径论文  

摘要:车间调度问题是制造系统的关键,调度执行效率决定了制造系统能否按计划完成生产任务,高效完整的调度方法能够提高企业产品的质量和管理效率,缩短产品的生产周期,增强制造企业的综合实力。生产调度问题复杂多样,是一种典型的NP-hard组合优化问题,传统方法和已有的调度策略已无法满足实际生产中的各种需求。因此,不论在调度理论方面的学术研究,还是实际的制造业生产之中,探索有效的调度方案仍然是本领域研究的一个热点。和声搜索算法(Harmony Search Algorithm,HSA)是通过模拟音乐演奏的过程而得出的一种元启发式优化方法,该算法的原理简单,调节的参数较少,容易实现,此外,它还有着特殊的探索和开发解空间的方式以及较强的全局搜索能力。本文通过对和声搜索算法性能的研究,对该算法做了较大的改进,提升了算法的综合性能,将改进的算法运用到两类典型的车间调度问题中。主要研究内容如下:1、针对和声搜索算法鲁棒性差、没有方向性以及较差的局部搜索性能等问题,本文提出了一种自适应的和声粒子群搜索算法及性能分析(A self-adaptive harmony PSO search algorithm and its performance analysis,SHPSOS)。在SHPSOS中,为了提高初始种群中解的质量和增强算法的鲁棒性,分别引入了粒子群算法和变异策略。同时,基于差分进化的策略以及和声搜索算法中最优的个体,设计了一种新的进化方案,加快了进化速度并改善了解的精度。利用Markov模型证明了SHPSOS算法的全局收敛性,通过大量的标准Benchmark测试函数验证了SHPSOS算法的性能。仿真结果表明SHPSOS算法在解的精度上以及鲁棒性上都要优于其他比较的智能算法。2、针对以最小化最大完工时间为求解目标的置换流水车间调度问题(Permutation Flow Shop Scheduling Problems,PFSSP),提出了一种基于邻域搜索有效的混合和声搜索算法(An Effective Hybrid Harmony Search Algorithm Based on Variable Neighborhood Search for the Permutation Flow Shop Scheduling Problems,HHS)。HHS算法中。首先采用了基于工件排序的编码方式和SOV的映射规则。为保证初始种群的质量以及多样性,采用了NEH算法和混沌遍历序列共同完成初始化。同时,对参数的灵敏性做了研究,并给出了适合此算法的组合参数的选择准则。最后,在HHS算法中加入了以邻域搜索为主体的局部搜索算法以提高算法搜索精度,通过标准的Flow Shop测试用例对HHS算法的性能进行了测试。仿真结果表明HHS算法可高效解决PFSSP问题。3、针对以最小化最大完工时间为目标的作业车间调度问题(Job Shop Scheduling Problems,JSSP),提出了一种基于邻域搜索的强化型和声搜索算法(An Enhanced Harmony Search Algorithm Based on Neighborhood Search for the Jobshop Scheduling Problem,EHS)。在EHS算法中,首先采用了一种有效的基于工件工序的编码规则和全活动解码策略,引入了差分进化算法的思想,利用特定的强化机制来产生新解。同时,将基于关键路径的邻域搜索嵌入到EHS算法中来改进解的质量。最后,通过标准的Job Shop用例对EHS算法的性能进行了测试。仿真结果表明EHS算法能够有效的解决的JSSP问题。

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 车间调度问题概述

1.2.1 车间调度问题的定义和描述

1.2.2 车间调度问题的分类

1.3 车间调度问题的求解方法

1.4 本文的研究内容及章节安排

第2章 和声搜索算法

2.1 引言

2.2 和声搜索算法概述

2.2.1 标准和声搜索算法的基本原理

2.2.2 标准和声搜索算法的步骤

2.2.3 和声搜索算法的特点

2.3 和声搜索算法的改进策略

2.3.1 和声搜索算法演化方式的改进

2.3.2 基于和声搜索算法的混合算法

2.4 和声搜索算法的应用领域

2.5 本章小结

第3章 一种自适应的和声粒子群搜索算法及性能分析

3.1 引言

3.2 SHPSOS算法

3.2.1 和声记忆库的初始化

3.2.2 参数设计

3.3 变异策略

3.4 SHPSOS算法步骤及流程图

3.5 SHPSOS算法的收敛性分析

3.6 仿真实验及结果分析

3.6.1 测试函数和实验环境

3.6.2 参数设置

3.6.3 实验仿真数据及分析

3.7 本章小结

第4章 基于改进HS算法的置换流水车间调度

4.1 引言

4.2 置换流水车间调度问题

4.2.1 问题描述

4.2.2 数学模型

4.3 基于改进HS的PFSSP调度算法

4.3.1 编码与解码

4.3.2 初始化和声记忆库

4.3.3 基于VNS的局部搜索算法

4.3.4 HHS算法流程

4.4 实验仿真与结果

4.4.1 实验设置

4.4.2 参数分析

4.4.3 仿真对比实验及结果分析

4.5 本章小结

第5章 基于改进HS算法的作业车间调度

5.1 引言

5.2 作业车间调度问题

5.2.1 问题描述

5.2.2 数学模型

5.3 基于改进HS的JSSP调度算法

5.3.1 编码机制

5.3.2 解码机制

5.3.3 基于关键路径的局部搜索

5.3.4 EHS算法流程

5.4 实验仿真与结果

5.4.1 实验设置

5.4.2 仿真对比实验及结果分析

5.5 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

附录A: 攻读学位期间的研究成果及发表的学术论文