分布式制造系统若干生产调度问题与改进蚁群算法应用研究

摘要

分布式制造是当前先进制造技术，生产调度问题是分布式制造中的一个重要问题。有效的调度方法与优化技术的研究和应用，已成为先进制造技术实践的基础和关键。
　　 首先，本文将分布式制造系统中工艺路径相同的生产调度问题分为三类，分别是分布式制造系统并行作业调度、分布式制造系统串行作业调度和分布式制造系统并串行混合作业调度，针对每类问题建立了适当的数学模型。
　　 其次，基于蚁群算法的蚂蚁行为不易描述和较易陷入搜索停滞状态两个缺陷，提出了具有多行为特征、模拟退火因子扰动和挥发系数动态自适应变化的改进蚁群算法(IACO)。
　　 最后，应用改进蚁群算法对这类问题进行算法的设计和求解，通过仿真实验模拟，在解决实际问题的同时，验证算法的性能。
　　 本文的研究对分布式制造系统生产调度优化技术的研究有一定的参考价值，同时对蚁群算法的发展和改进有一定的意义。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究问题与方法

1.3 国内外研究现状

1.4 研究内容及结构

第二章 蚁群算法改进

2.1 基本蚁群算法(ACO)及优缺点

2.2 基于状态转移方程的改进

2.3 基于信息素更新的改进

2.4 改进蚁群算法(IACO)

第三章 分布式制造系统并行作业调度问题

3.1 引言

3.2 问题描述

3.3 数学模型

3.4 算法设计

3.5 仿真实验

第四章 分布式制造系统串行作业调度问题

4.1 问题描述

4.2 数学模型

4.3 算法设计

4.4 仿真实验

第五章 分布式制造系统并串行混合作业调度问题

5.1 问题描述

5.2 数学模型

5.3 算法设计

5.4 仿真实验

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢词