生产调度问题的智能优化方法研究及应用

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1、浙江工业大学博士学位论文生产调度问题的智能优化方法研究及应用姓名:徐新黎申请学位级别:博士专业:控制理论与控制工程指导教师:王万良20081019摘要神经网络方法成功求解了一个来自某机械厂的Job.shop调度实例。(4)基于自适应疫苗提取与接种机制,提出了基于自适应免疫算法的作业车间调度方法,并对其优化性能、疫苗提取和接种方式、编码方式进行了仿真实验分析。其次为了更好地提高算法的整体性能,结合多智能体系统,构造了一种多智能体免疫算法。该方法通过智能体与其邻居间的竞争操作以及自学习操作,并结合自适应疫苗接种、交叉、变异和模

2、拟退火操作,来更新每个智能体在解空间的位置,使其能够更精确地收敛到全局最优解。最后针对纸盆车间的实际生产特点,建立了批量可变的模糊柔性Job.shop调度问题模型,并对某纸盆车间的调度实例进行了求解,实验结果验证了算法的有效性。(5)针对生产环境经常发生变化的作业车间调度,建立了一种将蚂蚁智能与强化学习相结合的协商策略,并通过Agent的智能决策来实现实时作业任务的分配,示例仿真验证了该方法在订单、机器等生产环境变化的情况下仍然能取得较好的效果,而且减少了通信量。最后根据印染生产过程的工艺特点和约束条件,建立了染色车间作业

3、调度问题模型,提出了基于多Agent的染色车间动态调度方法,通过实例求解验证了该方法对生产环境经常发生变化的自适应能力。(6)在上述理论工作的基础上,针对典型的按订单生产、多品种小批量离散性制造企业对生产调度管理软件的迫切需求,开发了基于多Agent的生产计划优化和车间智能调度系统。该系统可以处理并行车间的生产计划优化分配,以及3n7-时间模糊和交货日期模糊的不确定车间调度问题,提供遗传算法、神经网络方法、免疫算法等多种改进智能优化调度算法供用户使用。作为企业应用集成系统的一部分,该系统在浙江某电声企业中得到成功应用。最后

4、,对全文研究工作进行了总结,展望了生产调度问题的进一步研究工作及应用前景。关键词:作业车间调度,神经网络,免疫算法,多Agent系统,动态调度,强化学>-jIIRESEARCHoNINTELIGENTPRoCDUCTIoNSCHEDULINGOPTIMIZATIONMETHoDSANDITSAPPLIC』姐IoNSABSTRACTAsthemostweakanddifficultchainintheproductionmanagement,productionschedulinghasbecomethebottle。nec

5、kproblemintheresearchonthecomputerintegratedmanufacturingsystem.Since1950’S,manysignificantresultshavebeenpresentedinproductionschedulingproblemswidelystudiedon.However,therearestillnosystemictheoriesandmethodsusedtosolvetheproblemsduetothedifficulties.Formanyyear

6、s,theresearchersandpersonnelintheenterpriseshavefixedattentionontheiSSUehowtocombinetheclassicalschedulingtheorieswithtlleactualproductiontoimprovetheaccuracy,validity,andrealtimeperformanceoftheproductioncontrolfortheenterprises.Becauseamulti-agentsystemismadeupo

7、ftheautono.。mousagentsthatcollaborateandcooperatedynamicallytosolvetheproblem.Theautonomous,distributedanddynamicfeaturesofthemulti—agentsystemcanfittherequirementofthecomplex,flexible,robustanddynamicmanufacturingscheduling.Consequently,themulti。agentsystemisagoo

8、dmethodtosolvetheaboveproblem.Themulti—agentproductionschedulingsystemmodelandeveraljob—shopschedulingmethodsweremainlyinvestigatedinthedissertation,suc

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