1、程度上依赖于设定的参数值，并且算法优化的时间长，效率低，所以在定程度上限制了该算法的应用。模拟退火算法，年，受到固体退火原理的启发，提出了算法。而利用该算法研究组合优化问题。算法采用准则，利用组参数即冷却进度表控制算法运行，从而求得个近似最优解。该算法在全局优化中具有很好的性能，所以被广泛应用在调度问题中。黄巍等将和算法相结合来求解问题。实验证明该混合算法的有效性，并且增强了收敛性能。丁书斌等将和两种算法相结合求解问题，实验证明算法的寻优性能和精度都有很大提高。陶泽等将与算法混合求解柔性车间调度问题，有效避免了陷入局部最优，且提高了算法的求解全局最优解的能力。专家系统专家系统是种智能程序，来解决些复杂问题。是人工智能走向实用化的个研究领域，利用知识库和推理机，能提供专家水平的决策支持，在包括作业生产调度在内的许多领域中得到了广泛应用。等人。
2、的算法很难得到理想的结果，所以在实际应用中，通常采用多种方法组合起，优势互补，更有利于对调度问题的研究。车间调度问题中的不确定因素从已知成果可以知道，主要研究的是确定性的作业车间调度问题，这类问题简化了问题的约束条件。但在现实的生产过程中，我们会遇到些不同类别的干扰因素。主要可以归纳如下涉及生产能力的干扰，包括生产中机器发生故障操作人员变动失效的工具等涉及订单的干扰，包括加工原料短缺质量问题返工紧急订单订单优先级别的改变交货期的改变订单取消等所以理想的调度状态几乎是达不到的。但是我们可以假设加工时间或者交货期是个时间段，生产加工是在定范围内发生的。近年来，由于这类模糊调度问题更接近于实际生产环境中的调度系统而受到众多专家学者的关注。模糊理论基础在实际生产过程中，由于生产目标函数和约束条件些均会被不确定因素在不同程度上影响而导致具有不确定性。
3、论和实际意义。国内外的研究现状随着计算机技术的发展，我们将实际生产制造中的调度问题设计成为具有万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究定约束条件的数学问题模型，并对其进行研究。从年利用多项式算法解决了两台机器多个作业的流水开始，国内外的许多专家学者致力于深入研究车间调度问题，至今已有五十多年的历史，期间涌现了大量研究成果。信宁宁等针对柔性作业车间调度求解难度更大的特点，采用免疫遗传算法求解。结果表明所采取的等人提出了瓶颈转移算法，是种启发式算法，用来解决标准车万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究间调度问题。这个构造算法彻底解决了单机器排序的问题。该种算法的基本思想是将具有个单机器的调度问题看成个子问题，分别研究每个子问题，并将子问题的解与其他子问题的解依次比较，根据所得子解将相应的各个设备进行排序，将拥。
4、提出了个系统，将专家系统与和仿真集成，专家系统采用数据驱动和目标驱动两种方式。但是获取知识的瓶颈问题落后的知识和不具备联想记忆功能表示等特点，制约了专家系万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究统的进步发展。神经网络神经网络是种模拟大脑组织结构和行为特征，进行信息处理的算法数学模型。神经网络的极值被能量函数构造，能量函数值在网络收敛时达到极小值，从而将与其相应的目标函数进行优化。由于神经网络具有适应度强和较好的学习能力，所以在近十几年来被广泛应用在动态及不确定环境的调度领域。采用双层的网络来研究和的问题。但是大量的训练样本很长的训练时间，以及随着问题规模而急剧增大的网络规模等特点，制约了算法的进步发展。除了以上算法，更多的算法被应用于研究车间调度问题。如蚁群优化算法粒子群算法遗传算法免疫算法等。由于车间调度问题的复杂型，单。
5、万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究目录摘要第章绪论课题研究背景及意义国内外的研究现状本课题的主要内容第二章模糊作业车间调度问题车间调度问题概述车间调度问题的概述车间调度问题的分类车间调度问题的特点车间调度问题的评价指标车间调度问题的优化方法车间调度问题中的不确定因素模糊理论基础模糊集合定义模糊数模糊数的运算模糊车间调度问题的提出本章小结第三章遗传算法和克隆选择算法的研究遗传算法理论遗传算法的产生与发展遗传算法的基本思想及特点遗传算法的基本操作流程遗传算法的基本原理遗传算法在作业车间调度中的应用小结克隆选择算法理论生物免疫系统概述生物免疫系统的基本组成克隆选择算法的基本原理万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究克隆选择算子小结本章小结第四章基于自适应遗传克隆选择算法的模糊作业车间调度问题研究模糊车间调。
6、个三角模糊数的隶属度函数如图所示。万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究,图三角模糊数的隶属度函数梯形模糊数梯形模糊数的隶属度函数可以分为下三种不同的情况。半梯形模糊数半梯形模糊数的函数定义公式如所示。,个半梯形模糊数的隶属度函数如图所示。,图半梯形模糊数隶属度梯形模糊数梯形模糊数的函数定义公式如所示。万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究个梯形模糊数的隶属度函数如图所示。图梯形模糊数隶属度六点模糊数六点模糊数的函数定义公式如所示。。
7、着社会的发展，企业之间的竞争加剧多元化的产品需求以及企业生产规模减小等因素，都会使得调度问题越来越趋于不确定性。在以往的研究中，均将车间调度问题中工件的加工时间设备被占用时间产品交货日期等设定为确定的参数。但是，由于车间调度环境越来越复杂，所以在调度过程中存在许多不确定因素不确定加工时间生产原料短缺质量问题返工预期交货期发生变更等，这些不确定因素会影响调度的准确性，导致确定的参数值已经不能准确地描述实际的调度问题。虽然不确定环境下的作业车间调度问题更加复杂，但也更加接近于实际生产的需要。在本文中，将模糊问题作为不确定环境下的调度问题进行研究。综上可知，在现代生产调度中需要将不确定因素作为影响调度效率的因素来考虑，虽然这样会使车间调度问题的分析和建模的难度越来越大，但对于模糊作业车间调度的研究也更加贴近于实际的生产状况，通过调度特点设计出更。
8、义对于模糊集合，其在论域上，指定个从到，的映射，，式中就是集合的隶属度函数。为对的隶属度。当时，当时，。当取这两个值时，隶属度函数被认为是集合的特征函数，其中为普通集合。模糊集合与隶属度函数之间的关系可以表示为这意味着模糊集合与隶属度函数可以不加区别，记作。模糊数问题的未知参数利用模糊数描述。模糊数在问题中般有两层含义是表示不确定信息。如不确定加工时间的调度问题。其中，隶属函数反映的是加工时间的实现程度二是表示个参数。如交货期不确定的调度问题，隶属函数反映的是不同交货期下客户的满意度。上述已介绍过模糊集合和其对应的隶属度函数。以下介绍加工时间的三角模糊数和它对应的隶属度函数表达式，以及交货期对应的梯形模糊数分类和各自对应的隶属度函数表达式。三角模糊数三角模糊数的函数定义如公式所示。,。
9、度问题的数学模型和算法设计模糊车间调度问题描述模糊加工时间模糊交货期模糊数计算自适应遗传克隆选择算法求解模糊作业车间调度问题编码设计目标函数及适应度设计解码方法种群初始化克隆增殖和变异操作自适应遗传交叉选择操作算法的具体步骤和流程实验仿真及结果本章小结第五章基于记忆库的自适应遗传克隆选择算法求解模糊作业车间调度问题记忆策略的研究记忆策略在实际问题中的应用算法设计初始种群及记忆库的产生克隆选择和变异操作改进的自适应交叉操作算法的具体步骤和流程实验仿真及结果本章小结第六章总结与展望本文结论展望参考文献攻读硕士学位期间发表的论文万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究致谢万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究第章绪论课题研究背景及意义车间调度问题问题通常涉及到系列的生产约束下的资源利用和设备分配等问题。目前，随。
10、有最大下界的机器设备视为瓶颈机器，然后留下未进行排序的机器设备，并将已经排序的机器进行固定。瓶颈机器在每次排序之后，对于已经排定的具有接受改进能力的机器，移动瓶颈算法再次被局部重新最优化。所以移动瓶颈方法主要作用是利用不断转换的单机器排序来确定个优化调度的方法。局部搜索算法局部搜索算法主要包括禁忌搜索算法模拟退火算法专家系统等等。禁忌搜索算法,年等人提出了禁忌搜索算法，并分别在年年和年对算法做了进步的研究。算法主要操作原理是从个可行的初始解出发，搜索初始解邻域范围内的所有可行解，并取所有解中的最优解作为当前解。并且建立个禁忌表和禁忌对象，记录和选择优化过程产生的解。为了保证探索的多样性，而采用特赦准则，在定程度上接受较差解，最终实现全局优化。由于禁忌算法能够取得较好的目标值，所以该算法在调度问题中得到了广泛的应用。但是由于算法的性能在很大。
11、加合理的调度方案，确保工业生产系统的高效平稳运行良好的调度计划还可以减少机器等待工件的时间以及工件的加工时间等，从而减少资源耗损提高车间原料利用率和企业产能等并且对于模糊作业车间调度问题的研究推动了对遗传算法免疫算法粒子群算法等优化方法的研究与融合，同时为其他领域类似优化问题的解决提供了良好的参照与借鉴通过将优化算法与调度问题相结合，建立数学模型，对不同客户需求进行研究，提高企业生产效率，增强企业在行业中的竞争力。由此可见，车间调度问题是企业生产中的核心问题，也是优化问题中最为复杂的。车间调度主要致力于在系列致的生产约束和资源约束下提供利润最大化的生产计划方案，以指导车间的调度工作。其计划的优劣直接影响到企业生产车间的设备利用率产品库存量客户满意度产品完工时间以及交货期等等。所以，对于模糊车间调度的研究具有更接近实际生产调度，也更加具有理。
12、，所以本文根据模糊数学理论，研究加工时间和交货日期不确定的问题，把不确定性调度的问题转化为模糊调度的问题，利用模糊理论方法来求解模糊车间调度的最优化问题。模糊理论由模糊集合模糊推理模糊逻辑等内容组成。模糊集合定义模糊集合是模糊数学的理论基础。普通集合中元素与集合的关系只有或者这两种情况。现实世界中有许多事情并不是如此明确，比如说“低瘦白”，到底多低算低什么才算瘦白的程度又怎么来衡量等都没有万方数据基于自适应遗传克隆选择算法的模糊车间调度问题研究明确，属于模糊概念。在日常生活中，人们说话往往会采用模棱两可的说法，即概念不明确。模糊概念被指概念外延不清晰，所以利用与普通集合不同的另类集合模糊集合来进行分析。利用隶属度函数来刻画模糊集合。在模糊数学中，利用，来表示元素从属于模糊集合的程度，隶属函数就是由于这个原因而被建立的。模糊隶属函数的定。
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七年级英语 What dose he look like 课件（优） 编号18060