1。2 群体智能算法在阻塞流水车间方面的研究 1

1。3 主要研究内容 2

1。4 主要研究方法 3

1。5 论文的组织结构 3

第二章 阻塞流水车间问题概述 4

2。1 引言 4

2。2 阻塞流水车间调度模型 4

2。3 车间调度问题的研究现状与方法 7

2。4 本章小结 8

第三章 蜂群算法的研究与应用 9

3。1 引言 9

3。2 人工蜂群算法机理 9

3。3 人工蜂群算法概述 11

3。4 人工蜂群算法的研究及应用 11

3。5 本章总结 12

第四章 人工蜂群算法求解阻塞流水车间调度问题 13

4。1 算法模块功能概述 13

4。1。1 问题编码 13

4。1。2 初始解集的建立 13

4。1。3 重构领域结构操作 13

4。1。4 雇佣蜂阶段 14

4。1。5 跟随蜂阶段 15

4。1。6 侦查蜂阶段 17

4。1。7 模块功能图 17

4。2 算法流程 18

4。3 实验结果与分析 18

4。3。1 实验设置 18

4。3。2 试验参数的影响 18

4。3。3 算法性能测试 22

4。3。4 算法性能总结 23

4。4 本文算法与普通ABC算法的区别 23

4。5 本章小结 24

结论 25

致谢 27

参考文献 28

第一章 绪论

1。1 研究背景

随着经济全球化的发展，各企业面临着新的挑战。企业要想在激烈的竞争中占据优势，就必须加快提高生产效率，作业调度问题主要就是研究如何提高生产效率，因此，对该问题的研究具有重要意义。作业调度问题有很多种类，本文研究的阻塞流水车间调度问题主要具有单线度，离散性和随机性的特点，本文针对单个流水线的调度问题进行研究，各工件与机器的加工时间等都具有不确定性，同时，本文针对最大完工时间进行调度处理，处理结果直观，便于观察。本文所研究的调度问题应用范围十分广泛，它可以广泛的应用在生物、制药、机械、电子等工业企业中，也应用在装配线与服务业中，各种类的企业都可以不同程度的将该问题引入到其生产线中。除了提升效率之外，还可以用更好的质量来响应市场，而这一要求就势必要求进行更优的生产调度。例如如何组织生产，调配资源，对企业提高核心竞争力具有不可或缺的作用，而流水车间调度问题（FSSP）则是生产调度问题的一个重要分支。在这几十年的研究过程中，研究者们先后提出了一些基于运筹学的传统计算方法，一些启发式规则，以及一些基于其他规则的研究方法，但是随着生产工业的迅猛发展，调度问题的规模和复杂程度更是急剧上升，这些方法已无法满足实时性的要求。所以，人工智能的出现则为这类问题提供了新的思路。而群体智能算法则以思路清晰，结构简单，约束条件少的优点非常适合于求解各种类型的复杂生产调度问题。经过学者们的研究发现，该方向在解决该类问题上具有良好的适用性。同时在实践上，则优化了流水车间的调度，增强了企业的核心竞争力。