多目標(biāo)優(yōu)化算法在多客戶批處理機(jī)環(huán)境下的應(yīng)用研究.pdf

1、批處理機(jī)環(huán)境下的調(diào)度問(wèn)題（或簡(jiǎn)稱批調(diào)度問(wèn)題）是調(diào)度理論研究中的一個(gè)重要問(wèn)題。批處理機(jī)調(diào)度問(wèn)題打破了經(jīng)典調(diào)度問(wèn)題中一臺(tái)機(jī)器每次只能對(duì)一個(gè)工件進(jìn)行加工的設(shè)定，允許多個(gè)工件作為一批同時(shí)在機(jī)器上進(jìn)行加工。多客戶環(huán)境下的批調(diào)度問(wèn)題則是考慮了來(lái)自多個(gè)客戶的工件在一個(gè)公有批處理資源上的加工調(diào)度，每個(gè)客戶均具有自己的優(yōu)化目標(biāo)。在多客戶調(diào)度問(wèn)題中，根據(jù)不同客戶生產(chǎn)目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)，往往可以得到多種不同的生產(chǎn)方案。因此在多客戶批調(diào)度問(wèn)題的求解中，不僅需要考慮來(lái)

2、自不同客戶的工件的分批問(wèn)題，還需要考慮批的排序以及批在機(jī)器上的加工問(wèn)題。
　　 本文以兩客戶的差異工件批處理機(jī)調(diào)度問(wèn)題為研究對(duì)象，以設(shè)計(jì)求解該問(wèn)題的Pareto最優(yōu)解集的有效算法為研究重點(diǎn)，提出了求解多種不同類型的兩客戶差異工件批調(diào)度問(wèn)題的多目標(biāo)優(yōu)化算法。本文的主要工作包括：
　　 (1)兩客戶相同目標(biāo)單機(jī)批調(diào)度問(wèn)題研究。建立了問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)最小化制造時(shí)間跨度、最小化工件最大延遲時(shí)間和最小化工件總完工時(shí)間三種優(yōu)化目

3、標(biāo)，分別給出了工件分批完成后批的加工方案。對(duì)兩個(gè)客戶均以最小化制造時(shí)間跨度為優(yōu)化目標(biāo)的單機(jī)批調(diào)度問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于構(gòu)建式分批的多目標(biāo)蟻群優(yōu)化算法MOACO，算法同時(shí)考慮構(gòu)建分批時(shí)的空間浪費(fèi)和時(shí)間浪費(fèi)作為啟發(fā)式信息，通過(guò)存儲(chǔ)算法每次迭代產(chǎn)生的非支配解集，對(duì)人工蟻的搜索方向和信息素濃度的更新提供了指導(dǎo)，保證了算法搜索的效率。同時(shí)，為了驗(yàn)證多目標(biāo)蟻群優(yōu)化算法的有效性，將兩種目前最優(yōu)秀的多目標(biāo)優(yōu)化算法NSGA-Ⅱ和SPEA2應(yīng)用到多客戶批調(diào)度

4、問(wèn)題的求解中，并通過(guò)大量的仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)三種多目標(biāo)優(yōu)化算法在多種度量指標(biāo)上的性能進(jìn)行了評(píng)測(cè)。
　　 (2)兩客戶差異目標(biāo)單機(jī)批調(diào)度問(wèn)題研究。建立了問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)兩個(gè)客戶分別以制造時(shí)間跨度和最大工件延遲時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)的情況，提出一個(gè)TSEDD啟發(fā)式算法在得到一個(gè)分批方案后對(duì)批進(jìn)行排序并安排批在機(jī)器上的加工，并分別設(shè)計(jì)了一種啟發(fā)式算法和一種基于構(gòu)建式分批的多目標(biāo)蟻群算法來(lái)完成工件的分批，最后設(shè)計(jì)了基于NSGA-Ⅱ的優(yōu)化算法，對(duì)三種