基于啟發(fā)式算法的塢位配置系統(tǒng)研究與應用.pdf

1、隨著國內外船舶需求的不斷增大和造船行業(yè)競爭的日益加劇，造船業(yè)的制造方式已經從靠廉價勞動力獲得成本優(yōu)勢的粗放型制造逐漸轉向以船塢為核心的總裝化精益制造模式。在這一過程中，船塢作為造船廠生產調度的核心資源和設備，對其合理的利用和調度就顯得格外重要。本文根據船塢調度問題的特點，在對該問題深入分析的基礎上建立數學模型，然后采用針對該問題設計的遺傳算法進行問題空間的映射，進而通過遺傳進化過程全局搜索最優(yōu)的調度解，最后通過實例的應用驗證了該系統(tǒng)的可

2、行性與有效性，滿足了造船行業(yè)的需求。 首先，本文概述了造船行業(yè)的現狀及趨勢，指出了該問題對于造船業(yè)的重要性。闡述了塢位配置問題的基本研究現狀和目前存在的問題，以及將要用到的啟發(fā)式算法的概念、種類、方法和優(yōu)劣等基本理論，指明了啟發(fā)式算法在塢位配置問題中的優(yōu)勢和可行性，為本文的論述奠定了一定的理論基礎。 然后，在列舉了一個船塢調度問題實例的基礎上，對該問題涉及到的因變量、目標函數、各類約束做了深入的分析。針對分析中提到的各類

3、因素映射為數學描述，并建立對應的數學模型。接著，在闡述和分析了一種模擬優(yōu)化算法的原理和優(yōu)劣之后，提出啟發(fā)式算法中的組合遺傳算法，并闡明了遺傳算法中的編解碼、種群初始化、選擇、交叉、變異等關鍵步驟在塢位調度問題中的具體實現原理，完成從塢位調度問題到遺傳算法的解空間映射問題。這樣塢位調度問題就轉變成了遺傳算法中種群不斷進化搜索最優(yōu)解的過程。之后，在模型和算法的基礎上，先從系統(tǒng)需求的角度分析了系統(tǒng)的功能、非功能需求以及合適的體系架構，再分別描