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多资源生产调度问题的分析建模

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毕业论文范文题目：多资源生产调度问题的分析建模，论文范文关键词：多资源生产调度问题的分析建模
多资源生产调度问题的分析建模毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：生产调度是制造系统的基础,生产调度的优化是先进制造技术和现代管理技术的核心。有效的调度方法和优化技术的研究与应用,是实现先进制造和提高生产效益的基础和关键。几十年来,生产调度问题的研究得到了快速的发展,然而研究的重点大多集中在单资源受限的生产调度问题,即只考虑机器设备受限制的生产调度问题。现实生产系统中,有许多调度问题存在两个或更（略..）多个资源受到限制的情形,因此研究此类问题有很强的实际意义。在生产调度理论的研究领域,学者们也逐渐开始研究机器设备和工人人数两个资源都受限制的生产调度问题,通常称这样的调度问题为双资源生产调度问题。在研究双资源生产调度问题的基础上,受限制资源大于两个的多资源生产调度问题也逐渐得到学术界的关注和研究。本文研究的主要对象是双资源生产调度（略..）和多资源生产调度。本文研究的双资源调度模型是传统的机器设备和工人人数两种资源受约束的生产调度,在给出这一模型后,运用混合遗传算法对问题求解。本文研究的多资源调度模型是机器设备、工人人数和机器人三种资源受约束的生产调度,这是在双资源生产调度的基础上再增加一个受约束的资源,本文增加的机器人这一约束资源具有很大的可替换性,例如在实际的生（文章此处忽略..）产系统中机器人这一资源可以被运输小车、刀具等所替代。近年来,遗传算法和模拟退火在求解大规模复杂调度问题时显示出很强的优势。两种算法各有优势但也都有其局限性,遗传算法采用群体并行搜索,算法倾向于扩大搜索空间以在大范围内搜索,但其局部搜索能力差,容易过早收敛;模拟退火算法采用串行优化结构,其搜索策略有利于避免搜索过程陷入局部最优,但对（略..）整个搜索空间的状况了解不多,不便于大范围的搜索。本文采用将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法来求解双资源和多资源调度问题。混合遗传算法整合了两种算法的优点,又能够避免两种算法的缺陷,有利于丰富优化过程的搜索行为,增强全局和局部意义下的搜索能力和效率。因此,用混合遗传算法来求解生产调度问题比单纯的遗传算法更有优势。

以上为本篇毕业论文范文多资源生产调度问题的分析建模的介绍部分。

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