【摘 要】
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本文的研究内容主要包括以下两个方面:1.研究了带有模糊交货期的Flow-Shop调度问题,其加工时间是确定的.在建立数学模型基础上采用了遗传算法进行随机搜索寻优,通过大量仿真
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本文的研究内容主要包括以下两个方面:1.研究了带有模糊交货期的Flow-Shop调度问题,其加工时间是确定的.在建立数学模型基础上采用了遗传算法进行随机搜索寻优,通过大量仿真试验总结了算法中各个参数对优化效果的影响.为了解决遗传算法中收敛方向难以控制的问题,提出了基于模糊逻辑控制器的遗传算法来解决此问题.最后,通过仿真验证了该算法具有搜索效率高和适合于复杂寻优问题求解的特点.2.研究了模糊加工时间并且带有不同交货期窗口的Flow-Shop调度问题,建立模糊非线性规划模型.详细分析了工件完工时间与交货期窗口的关系,运用模糊决策理论知识中的"Li-Lee"法把目标函数精确化.采用了基于模糊逻辑控制器的遗传算法,算法中的染色体编码方法采用Grefenstette提出的编码方法,仿真实验验证了算法的有效性,算法的不足之处是运算时间过长.为克服这个弱点,采用基于生物免疫机理的人工免疫算法,并在此基础上提出了一种改进的基于"亲和力矩阵"的人工免疫算法,通过仿真,验证了该算法的优良特性.
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