【摘 要】
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柔性作业车间调度问题作为一个众所周知的非确定性多项式问题,是生产制造和流程规划环节最关键的问题之一,本文研究柔性作业车间调度问题的目的是使最大完工时间最短。目前,许多智能算法已经被应用于求解此类问题,但多数改进的智能算法的关键参数在求解的过程中不能进行动态调整,导致求解的结果不能更好的满足生产的需求。另外,目前真实柔性车间中面临新工件的频繁插入,企业根据客户的功能要求制造出更加符合实际生产的机器,
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柔性作业车间调度问题作为一个众所周知的非确定性多项式问题,是生产制造和流程规划环节最关键的问题之一,本文研究柔性作业车间调度问题的目的是使最大完工时间最短。目前,许多智能算法已经被应用于求解此类问题,但多数改进的智能算法的关键参数在求解的过程中不能进行动态调整,导致求解的结果不能更好的满足生产的需求。另外,目前真实柔性车间中面临新工件的频繁插入,企业根据客户的功能要求制造出更加符合实际生产的机器,车间内会因用户的需求而临时加工新的工件,这就产生了动态车间调度问题。所以通过合理安排工件的加工顺序及工序与机器的关系,可以缩短最终完工时间,提高经济效益和加工机器的利用率。本文研究的主要内容和结论如下:（1）车间调度问题的建模。首先,对柔性作业车间调度问题进行了描述;其次,分析了调度问题的各种约束条件和数学表达;然后,以最终完工时间最短为目标,确定了目标函数;最后,设置了工序序列与机器分配相对应的编码方式,完成了柔性作业车间调度问题的建模。（2）车间调度算法的设计。首先,对蜂群算法和Q学习算法的原理进行了介绍;其次,将两种基本算法结合,提出了自学习蜂群算法,利用Q学习算法的探索和利用特性动态调整了蜂群算法每次迭代时的更新维度,提高了蜂群算法的收敛速度和精度;然后,对自学习蜂群算法运行中的状态、动作、奖励和动作选择策略进行了设置,并介绍了自学习蜂群算法的流程;最后,确定了动态调度方法,提出了动态自学习蜂群算法,即在某一时刻有新工件插入时,将未开始加工的工序与新工件重新调度,得到新的调度方案,减少作业车间的最终完工时间。（3）车间调度算法验证。首先,将自学习蜂群算法与传统蜂群算法及其他改进蜂群算法进行比较分析,证明了自学习蜂群算法的精度和速度得到提升;其次,将自学习蜂群算法与其他优化算法进行比较,包括遗传算法,灰狼算法,粒子群算法和禁忌搜索算法,进一步证明了算法的优势;然后,设计了动态调度实验,验证了动态自学习蜂群算法的有效性;最后,将自学习蜂群算法应用到棒材生产打捆车间,并开发了调度软件平台证明了该算法的实用性。
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