自适应差分进化遗传算法在柔性车间调度中的研究与应用

来源 :大连交通大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:com_cn121
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21世纪以来,市场竞争变得日益激烈,在这种市场背景下,如何合理地安排生产计划、如何有效地进行调度,是企业进行高效生产要考虑的关键问题。生产和运作的核心是作业车间调度问题能否高效地获得最优解,因此,对作业车间调度策略的研究,无论在理论方面还是现实方面都具有重要的意义。高效的车间调度方法与先进的优化技术的应用,对于制造企业在提高生产效率、降低生产成本等方面都起着重要作用。柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem,FJSP)是很多实际生产调度问题的简化模型,在计算量上属于NP(Non-deterministic Polynomial)-hard问题。但由于它更接近生产的实际情况,使它成为目前国内外调度领域的研究重点。在目前解决FJSP的众多智能优化算法中,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)具有快速随机的搜索能力、较强的鲁棒性、过程简单、可扩展性强等特点,并且在解决各种非线性优化的问题中,表现出较强的自适应性、全局最优性及隐含的并行性,这些都使其在调度的优化研究方面有着不可替代的优势,因此成为被运用的最广泛的算法之一。本人通过查阅大量资料和阅读文献,得知遗传算法存在初始解的质量偏低,并且在进化后期,算法收敛速度较慢且易陷入局部最优,导致算法的整体效率低这两方面问题。差分进化算法(Differential evolution,DE)作为一种快速随机搜索算法,在解决优化问题时体现出很强的局部搜索能力,恰好能和遗传算法的全局搜索能力相互配合,高效率完成优化,提高算法的性能。因此结合两者各自的优点,本文提出一种改进的自适应差分进化遗传算法。改进的算法首先在初始种群方面进行改进,在个体选择机器时采用轮盘赌的选择策略,提高初始解的质量;其次,在交叉和变异过程中,提出一种改进的自适应交叉和变异概率,使算法收敛速度有大幅度提高;再次,引入局部最优判定指数判定算法是否出现了早熟收敛的趋势,在判定陷入局部最优后执行差分进化算法跳出局部最优,在局部极值附近探索新解。最后,通过仿真运算结果,体现出改进算法在优化最优解和收敛速度两方面的优势,并模拟实现出基于改进算法的作业车间调度系统,将改进的算法运用到系统的调度中去,证明算法的实用性。
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