發(fā)布時間：2024-12-21 07:05

　　為了進一步擴展飛鼠搜索算法(Squirrel Search Algorithm,SSA)在進化計算領域和工程領域的應用,本課題構建了一種動態(tài)多目標SSA算法,并用于求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSSP)。一般地,動態(tài)多目標優(yōu)化算法由動態(tài)處理技術和暫態(tài)環(huán)境下的靜態(tài)多目標優(yōu)化算法融合而成,而靜態(tài)多目標優(yōu)化算法由多目標框架和核心進化策略融合而成。其中,核心進化策略用于更新種群,是動態(tài)多目標優(yōu)化問題的基礎,其收斂性直接影響動態(tài)多目標優(yōu)化算法的求解效果:多目標框架用于保留非支配解,直接影響暫態(tài)環(huán)境下所得帕累托最優(yōu)前沿(Pareto Optimal Front,POF)的收斂性和分布性;動態(tài)處理技術用于應對環(huán)境變化,直接影響算法求解動態(tài)多目標問題的時效性。因此,本課題改進單目標飛鼠搜索算法,結合多目標框架并融合動態(tài)處理技術構建動態(tài)多目標飛鼠搜索算法,并用于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的求解,具體如下。第一,為了提高核心進化策略飛鼠搜索算法的收斂性,本課題提出一種用于全局函數(shù)優(yōu)化的改進飛鼠搜索算法(Improved Squirrel S...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１標準ＳＳＡ的流程圖??２．２改進的飛鼠搜索算法原理??為提升ＳＳＡ算法的優(yōu)化性能及魯棒性，本課題提出ＩＳＳＡ算法，ＩＳＳＡ算法包括跳躍式??

?東北電力大學工學碩士學位論文???Ｃ?雜〕??種群初始化??設風？＝０??計算適應度值??｜?種群分類?｜??！?１?Ｉ??１利用公式（２－１）更新種群位置｜??￣￣有個體更新完成??Ｉ?Ｉ??｜根據(jù)公式（２－２）和（２－２）進行季節(jié)轉換判斷，??｜??；??■?種群處于Ｍ季？....

圖３－１非支配前沿變化過程??ＭＯＥＡ／Ｄ－ＥＷＡ－ＩＳＳＡ將完整的優(yōu)化過程平均分為１０個進化階段，在第＾個進化階段??

?第３章面向暫態(tài)環(huán)境的靜態(tài)多目標飛鼠搜索算法???３．３權重向量自適應調(diào)整??ＭＯＥＡ／Ｄ－ＥＷＡ－ＩＳＳＡ根據(jù)ＰＯＦ的實際進化方向和每一個權重向量的近鄰權重向量自??適應調(diào)整每一個權重向量，下面介紹權重向量自適應調(diào)整的詳細過程。??（１）與ＰＯＦ進化方向有關的向量Ｗ乂，的確定?....

圖３－２權重向量自適應調(diào)整??綜上可見，本課題提出的權重向量自適應調(diào)整方法判斷當前ＰＯＦ的分布性，在ＰＯＦ??分布密集的區(qū)域分配更加稀疏的權重向量，ＰＯＦ分不更稀疏的區(qū)域分配更加密集的權重向??

第３章面向暫態(tài)環(huán)境的靜態(tài)多目標飛鼠搜索算法???重向量，４是與－ｃｘｒｏｒｏ／ｘ）＾，，—，的和向量，如公式（３－１１?）所示。此外，ｎ＞２時，??除了第”個進化階段的還包括上一個進化階段的『，＾，＾的０．１倍，因此??％］？…，１）的產(chǎn)生的影響隨著優(yōu)化過程的進行越來越校??＠由....

圖５－２調(diào)度方案２??對于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，通�？紤]作業(yè)效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性，為此，本課題也從這??兩個角度對

東北電力大學工學碩士學位論文??因此，０／３選擇Ｍ２，雖然始在６＾結束即戶５時己經(jīng)空閑，但是戶５時０／２還未??開始，同一任務中的工序沒有優(yōu)先權，因此，知＝（７／尸ＳＶｒ＾／ｗ＝ｌ〇。??５１２柔性作業(yè)車間調(diào)度問題特征分析??對于柔性作業(yè)車間的調(diào)度問題，即使是完全相同的調(diào)度任務，....

本文編號：4018597