文档介绍：仿生进化算法及其调度问题求解研究摘要机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和个体之间的信息交换。随着研究的调度问题是生产管理的一项重要内容,对于有序组织生产,充分发挥生产设备能力,提高生产效率具有重要作用。算法研究足生产调度问题的主要的研究内容。仿生进化算法是‘类模拟自然界生物的遗传和进化理论发展起来的随深入和应用技术的成熟,该类算法在求解诸多优化涮题上显示出了特有的功本文简述了调度问题、进化算法的基本思想和发展状况。在综述各类智能优化算法的基础上,以瓸惴ㄎ基础算法,结合蚁群,免疫等算法机制,针对不同的调度问题展开研究。针对以最小化最大完工时间为目标函数的并行调度问题,构造了问题的数学模型。根据问题的特点设计了求觯的算法,经过充分的计算实验,对算法参数进行了优化配置,实验结果表明了算法在收敛性,稳定性和寻优准确性方面达到良好的效果。引入蚁群算法中的正反馈和信息消逝机制,改进了,算法甲纯基于学习概率的进化寻优过程。通过对基准问题进行求解测试,比较了算法和改进算法,表明了算法的有效性。免疫算法是种基于生物体免疫系统原理新型计算方法。本文介绍了该算法的牛物学基础、原理及应用状况,将其应用于求解调度问题,表明了该算法的基于浓度的调节机制和多样性抗体保持策略具有良好特性。在此基础上,提出一种结合的免疫算法,以学习概率指导染色体基因位的取值并与基于染色体浓度的选择策略相结合,从局部和整体两方面来指导算法的寻优,通过计算实验与惴ê鸵糯惴ń辛吮冉希笛榻峁砻髁怂出算法在求解调度问题上的可行性和高效性。关键词:仿生进化;算法;蚁群算法:免疫算法;调度;并行用,成为研究的热点。;东北大学硕士论文摘要
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本人签名:乃瑚蚺声明期:年律偃日本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文巾作了明确的说明并表示了谢意。
。如工件一机床、进程一⒉∪艘灰缴取?梢远涎裕质凳澜绲母上合理安排任务和资源,在满足技术和资源约束限定下,使预定目标达到最优。年提出的一种生产管理哲理,其巾心思想为:面向制造业,用计算机、数据库有机协调各相关生产环节,并向决策层反馈计划执行情况。生产调度对于合理由于调度问题涉及合理安排任务与资源,保证目标的最优性,能够带来效问题成为应用数学、运筹学、管理科学的诸多学科的热门研究课题,研究成果调度问题是一类广泛存在于现实世界中的经典运筹问题,具有深刻的实际背景,依据不同应用背景,其任务、资源要素可以代表不同的个领域中,凡是处理多个任务,就存在安排任务执行的相应的调度问题。它成为现代企业的重要研究问题之’。调度问题包含三个基本的要素:即任务、资源和目标,它是在空间和时间生产加工制造业既是调度问题最初的发源地,也是调度问题最具现实意义的应用领域。随着生产技术和管理要求不断的发展,尤其是计算机集成制造珻砟畈欢系耐乒阌τ茫5鞫任侍开辟了广阔的研究和应用空问。计算机集成制造是美国瓾┦和通讯技术将人、管理、控制、生产设备、设计技术和市场环境等各种因素各种信息集成在一起,形成具有高效率、高智能、高柔性的制造系统,使食业系统表现出良好的整体性能。车间生产过程中的调度问题是制造系统运筹技术、管理技术呕际醴⒄沟暮诵摹K魑狢体系结构中连接计划与生产控制层的中间环节,发挥两方面重要的作用:一方面接收计划决策信息,在空间和时间上合理配置任务与资源,形成具体生产实施方案,驱动整个生产过程高效运作,保证计划的实现;另一方面接受生产过程的绩效信息,通过综合分析,利用资源、降低生产成本、提高生产效率、最大限度的满足用户需求起着关键的作用,调度决策水平已经成为企业生产运营过程稳定高效运转的决定性因素率、效益、成本等方面的巨大收益,目前已为研究者们广泛重视。因此,调度东北大学硕士论文】。
.鞫任侍獾囊话阈悦枋鲇敕掷束一加工路线是已知的。。,骸璏。捎茫俊鋈挝褚T谡庑┗魃匣蚱浣淼囊徊糠只鰽/工,任务‘,,在机器系募庸そ凶觥霾僮,它对应一个加工时间是在一定时间内,任务在机器上的一个分派,调度问题就是寻找一个任务在机非确定型调度问题。理论上最常用且能详细刻画不同类型调度问题特点的分类方法是按机器数、工件加工技术约束和目标函数的特征进行分调度是在满足某些约束ひ章废摺⒃ざǖ耐瓿墒蔽省⒆钤绲目J际奔浜资源能力等奶跫露约庸げ僮鞯呐判颉5鞫任侍馔ǔW裱韵录偕瑁甌件数、机器数、工件在各台机器上的加工时间及工件加工的工艺约桓鯰件在同一时刻仅能在台机器上加惶ɑ魍皇