基于滑动窗口机制的动态调度问题研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 梁炜1,2
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| 答辩日期 | 2002 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 于海斌 |
| 关键词 | 流水车间 作业车间 可重入生产系统 动态调度 滑动窗口机制 遗传算法 模糊逻辑 知识发现 系统仿真 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 其他题名 | Sliding Window Mechanism Based Research on Dynamic Scheduling Problems |
| 英文摘要 | 随着各种先进制造模式的出现，制造业对调度提出了更高的实时性要求。这一方面向传统调度理论提出了挑战，另一方面也为调度研究提供了新的内容，促进了调度理论研究的进展。无疑，突破以解决静态调度问题为主要目标的传统调度理论，研究适合于解决动态调度问题的动态调度理论，具有广泛的应用价值和很高的理论意义。在综述了动态调度研究现状的基础上，根据动态调度问题本身的滚动特征，提出了动态调度的滑动窗口优化机制和结构，为动态调度提供了完整的体系。具体给出了各种窗口模式的定义和模型，讨论了窗口的长度和更新频率的选择问题，并分析了基于窗口内工件的局部最优调度的全局性能。动态调度环境下的单机调度问题与传统的单机调度问题相比有许多新的特点，是一类全新的调度问题。在完全窗口的调度模式下，通过对抢占式单机动态调度问题的分析，得到了动态环境下单规则调度的最优性定理及其推论。另外，还分析了单规则对于非抢占式单机动态调度问题无法保证最优解的情况。这些成果对多机调度的研究有重要的启发作用。窗口内工件的优化调度是继窗口参数选择之后动态调度的另一个重要问题。针对作业车间问题，提出了一个改进的遗传算法用于优化窗口内工件调度。在该算法中，采用了自然码编码，设计了分块的编码结构，使得分层交叉和变异的遗传运算可以并行计算，从而提高了算法的计算速度；启发式初始种群提高了收敛速度；启发式变异有助于算法跳出局部最优。采用基于规则的调度知识表达方式，是实现智能调度最为现实和最有前途的方向之一。基于规则的调度知识库的获取是实现这一目标的关键。将知识发现理论引入作业车间动态调度的窗口工件优化调度，建立了基于知识发现的动态调度系统模型。在窗口机制下，提出了基于模糊逻辑的动态调度知识获取方法，深入研究了该方法的知识表示、样本生成、知识学习和推理决策等环节。仿真实验表明算法执行时间短，性能指标好而且稳定，具有应用推广价值。可重入生产线的调度是一类典型的加工时间不确定的动态调度问题。本文提出了启发式动态调度算法，在遵循优先级的同时，兼顾缓冲区的工件数，尽量不使工件堆积或减慢工件堆积的速度，同时防止机器饥饿，有效提高了系统的性能。另外，根据封闭可重入生产线的特点，将基于窗口的调度知识获取方法应用于封闭可重入生产线，仿真实验表明该方法不仅性能较好，而且具有很强的可扩展性。此外，本文针对窗口机制是局部优化调度的特点，提出了一种基于全局最优的动态调度评价方法和体系。由于其评价标准是问题的全局最优解，所以该方法对于解的评价比较客观和准确。针对这种评价方法，设计了求解全局最优问题的遗传算法。该算法采用启发式方法建立初始种群，并针对问题特点设计了启发式交叉和变异算子，极大地改善遗传算法的搜索效率和质量。最后，基于面向对象技术分析、设计和开发了动态调度的仿真平台。该平台支持动态调度的研究，具有很高可靠性、可扩充性和可维护性，具有很高的推广价值。总之，本论文是在动态调度研究领域进行的探索和尝试，对进一步开展动态调度的研究奠定了基础。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2010-11-29 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 140页 |
| 分类号 | TP273 |
| 源URL | [http://210.72.131.170//handle/173321/695]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业信息学研究室_工业控制系统研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院研究生院 2.中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 梁炜. 基于滑动窗口机制的动态调度问题研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2002. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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