改進的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調度的應用研究.pdf

1、隨著計算機時代的來臨，輪胎生產這種傳統(tǒng)工藝面臨著巨大挑戰(zhàn)，如何高效生產且滿足客戶要求成為國內外輪胎制造商們最需要解決的問題。硫化工序作為輪胎生產的重要工序，對其車間生產進行調度優(yōu)化對提升輪胎企業(yè)生產水平至關重要。因此，本文以輪胎硫化車間作為研究對象，著重研究硫化車間生產調度問題。
　　通過查閱大量文獻，對硫化車間調度的研究現(xiàn)狀進行闡述，分析輪胎硫化工序生產特點，根據硫化車間多目標、多約束的實際生產情況，考慮各種影響硫化車間的生產因

2、素，提出并建立硫化車間的數學模型。
　　針對硫化車間存在的生產調度問題，提出了一種結合遺傳算子的改進粒子群優(yōu)化算法。該算法首先采用一種局部與全局相結合的搜索策略，引入局部極值概念對粒子群算法速度公式進行修改，避免算法早熟收斂。再與遺傳算法融合，通過選擇、交叉、變異算子進一步優(yōu)化，使結果向最優(yōu)值趨近。根據硫化車間特點，采用基于任務的編碼方式，使生產任務與硫化機器一一對應。最后將改進的粒子群優(yōu)化算法應用于求解單目標硫化車間調度優(yōu)化問題

3、中，驗證了該算法在實際生產調度過程中的可行性。
　　研究多目標硫化車間生產調度問題，引入Pareto解的相關概念。根據多目標硫化車間的生產特點，提出一種多目標粒子群混合算法。該算法采用自適應慣性權重對粒子速度更新公式進一步改進，保持種群的多樣性，再與遺傳算法相結合，提高算法的搜索性能，使改進后的算法能夠滿足多目標的生產需求。通過與其它優(yōu)化算法在實際調度中的比較，驗證了該算法的優(yōu)越性。
　　研究動態(tài)不確定狀態(tài)下的多目標硫化車間