带调整时间的多目标柔性作业车间调度问题研究

摘要

本文分析并讨论了带调整时间即换模具时间、综合考虑工件完工时间、不同交货期窗口下的提前/拖期惩罚的多目标柔性作业车间调度问题。提出了一种基于不同工件的工序排序的染色体编码方式，利用遗传算法并融合变邻域搜索和依角度聚类的方法求解，使得求得的Pareto解集在解的质量和分布上均有较好的效果。决策阶段，利用层次分析法对求得Pareto解进行评估，为了消除决策过程中专家打分的主观性，用模糊数替代打分，构建模糊判断矩阵，尽可能使得最终解保持客观性。因此，将层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)和模糊判断(Fuzzy Evaluation)法集成，构建AHP-FE评价模型，最终求得满意解。仿真实验表明了此种算法的可行性和有效性。

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第一章 绪论

1.1 选题背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 多目标柔性作业车间调度问题建模方法研究现状

1.2.2 多目标柔性作业车间调度问题优化方法研究现状

1.2.3 目前研究的不足

1.3 论文的研究内容和方法

1.3.1 论文主要工作

1.3.2 论文研究方法

第二章 多目标柔性作业车间调度问题相关理论概述

2.1 多目标决策理论简介

2.2 遗传算法理论简介

2.2.1 遗传算法概述

2.2.2 遗传算法核心内容

2.2.3 遗传算法的基本步骤

2.2.4 遗传算法基本原理

2.2.5 遗传算法优劣势

2.2.6 评价遗传算法的常用方法

2.2.7 遗传算法的应用关键

2.3 柔性作业车间调度问题分类及其遗传算法流程

2.4 本章小结

第三章 带调整时间的多目标FJSP建模及算法设计

3.1 问题定义

3.2 符号说明与模型假设

3.2.1 符号说明

3.2.2 模型假设

3.3 模型建立

3.3.1 目标函数：

3.3.2 约束条件

3.4 算法设计

3.4.1 混合遗传算法总体流程

3.4.2 混合遗传算法设计

3.4.3 AHP-FE评估模型

3.5 本章小结

第四章 仿真实验

4.1 仿真参数设置

4.1.1 仿真实验评价标准

4.1.2 仿真参数设置

4.2 仿真算法比较分析

4.3 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 后继工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文