| 题名 | 基于智能优化算法的柔性车间调度问题研究; A Study of Intelligent Optimization Algorithm in Flexible Job-Shop Scheduling Problem |
| 作者 | 陈文献 |
| 答辩日期 | 2011 ; 2010 |
| 导师 | 罗德林 |
| 关键词 | 车间调度 遗传算法 粒子群优化算法 混合粒子群 多种群 Job-shop Scheduling GA PSO Hybrid Particle Swarm Multi-Population |
| 英文摘要 | 有效的调度方法与优化技术的研究和应用，对于制造企业提高生产效率、降低生产成本等方面起着重要作用，因而越来越受到学者们的关注。本文在综合国内外关于车间调度问题研究状况的基础上，考虑现行作业车间运作的实际情况，对作业车间的生产调度问题进行了深入系统的研究。 车间调度问题计算复杂，约束条件多，一般算法难以实现全局搜索，算法比较容易陷入局部最优。因此，本文采用智能算法进行柔性车间调度，分别采用了遗传算法、混合粒子群算法和多种群混合粒子群算法求解该问题。 首先，采用遗传算法，根据加工零件和调度车间对个体进行编码，使一个个体可以表达全部零件加工顺序，并用适应度函数评价个体好坏，其中价格时间限制用模糊数...; An effective scheduling and an relative optimization technology have significant impacts on enhancing productivity and reducing production costs for manufacturing company,so they become a hot spot in this field recently.This paper conducts a large number of in-depth study on job-shop scheduling problem,which based on the domestic or overseas status considering the actual operation of the existing ...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院自动化系_系统工程; 学号：23220071152824 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=26036 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/50747]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈文献. 基于智能优化算法的柔性车间调度问题研究, A Study of Intelligent Optimization Algorithm in Flexible Job-Shop Scheduling Problem[D]. 2011, 2010. |
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