基于遺傳算法的Flow Shop調(diào)度的研究與應(yīng)用.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩74頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、流水車間（FlowShop）調(diào)度問題，也被稱為同序作業(yè)調(diào)度問題，是許多實際流水線生產(chǎn)調(diào)度問題的簡化模型。它無論是在離散制造工業(yè)還是在流程工業(yè)中都具有廣泛的應(yīng)用，因此其研究具有重要的理論意義和工程價值。研究和解決好調(diào)度問題，能極大提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，從而提高這些企業(yè)的競爭力。FlowShop調(diào)度問題因其建模復(fù)雜性、計算復(fù)雜性、動態(tài)多約束、多目標(biāo)性等特點，屬組合優(yōu)化問題范疇，被證明是一個非常復(fù)雜和困難的組合優(yōu)化問題，其NPHard特性和強大

2、的工程背景使其一直成為理論界和工程領(lǐng)域研究的熱點問題。近幾年各種演化計算方法逐漸被引入到生產(chǎn)調(diào)度問題中，如遺傳算法、模擬退火算法、啟發(fā)式算法等。 遺傳算法（GeneticAlgorithmsGA）是一種模擬生物進化過程的隨機搜索算法，適合求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。本文應(yīng)用遺傳算法求解實際企業(yè)生產(chǎn)車間調(diào)度問題。主要工作和成果如下： 1．綜述了生產(chǎn)調(diào)度理論的產(chǎn)生、發(fā)展、分類和己有的解決調(diào)度問題的方法。 2．研究了FlowS

3、hop調(diào)度問題的基本框架，研究了基于遺傳算法求解生產(chǎn)調(diào)度問題的算法設(shè)計。針對在工程中廣泛存在的并行機的混合FlowShop生產(chǎn)調(diào)度問題，研究了遺傳算法求解生產(chǎn)調(diào)度方法，分析了算法的收斂性和復(fù)雜度。 3．建立了寧波博威集團的實際生產(chǎn)流程，建立了基本FlowShop調(diào)度和混合FlowShop生產(chǎn)調(diào)度模型，并利用實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行了仿真。其仿真調(diào)度數(shù)據(jù)驗證了遺傳算法用于求解大型流水車間調(diào)度的可行性和有效性。 4．應(yīng)用Matlab

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論