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粒子群算法求解作业车间调度问题的研究  
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【英文题名】 The Research of Solving Job-shop Scheduling Problem Based on Particle Swarm Optimization
【作者】 肖小城;
【导师】 王书锋;
【学位授予单位】 郑州大学;
【学科专业名称】 检测技术与自动化装置
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 郑州大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-11
【关键词】 离散粒子群; 作业车间调度; 交叉变异; 模拟退火; 工序块变异; 自适应;
【英文关键词】 Discrete particle swarm optimization; Job shop scheduling problem (JSSP); Crossover and mutation; Simulated annealing; Block mutation; Adaptive;
【中文摘要】 良好的生产调度是企业实现科学管理和提高生产效率的前提。随着科技的发展,生产规模越来越大,复杂程度越来越高,市场竞争越来越强。合理地利用资源在有效时间内创造最大的价值,是现代制造工业所追求目标。作业车间调度是一个典型的调度模型,已经受到了许多国内外研究者的关注。因此,合理的利用优化算法实现调度问题的分配决策和时间决策,具有一定的理论价值和现实意义。粒子群优化算法是群体智能的典型代表,它具有原理简单,调节参数少,收敛速度快等优点,已经成功应用在工业,工程,经济等方面,成为优化算法的研究热点和前沿。 本文围绕粒子群算法及其应用,就如何改进标准粒子群算法性能及该算法在作业车间调度上的应用进行了深入研究。首先介绍了本文的研究背景和国内外的研究进展,给出了研究目的意义,近年来研究车间调度问题的方法。其次描述了作业车间调度问题,总结了离散粒子群算法的研究及改进方法。深入分析基本粒子群算法的原理,结合交叉变异,模拟退火思想,给出了适合作业车间调度问题的离散粒子群模型。然后,针对基本粒子群算法局部搜索性能差的缺点,改进了基于“第三参考点”的改进离散粒子群算法,仿真实验表明改进离散粒子群算法在静态作业车...
【英文摘要】 Good production scheduling is essential to effectiveness of enterprise management and efficiency of production. Production is more of large scale and complicated with the progress in technology, and market competition is becoming stronger. Modern manufacturing is aimed to create value as much as possible through rational utilization of resources within a given time period. Job shop scheduling problem, as a classic model of scheduling problem, remains a main concern for researchers home and abroad. T...
【更新日期】 2011-03-21

【相同导师文献】

导师：王书锋    导师单位：郑州大学    学位授予单位：郑州大学
[1] 梁燕.改进遗传算法在作业车间优化调度中的应用研究[D]. 郑州大学,2009
[2] 李菲.差异工件批调度问题的动态自适应加权多态蚁群算法研究[D]. 郑州大学,2011
[3] 肖小城.粒子群算法求解作业车间调度问题的研究[D]. 郑州大学,2010
[4] 王佳慧.基于面向对象的随机Petri网图形建模与分析工具的开发[D]. 郑州大学,2010
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