免疫遗传算法在中药制药车间调度的研究

论文摘要

生产调度的任务是根据生产目标和约束,为每个加工对象确定具体的加工路径、时间、机器和具体操作等。优良的调度策略对于提高生产系统的最优性、提高经济效益有着极大的作用。中药制药车间调度是生产调度在制药行业特殊环境中的应用,需要考虑生产工艺、生产设备、环境要求、管理方法等,以制定合理的生产排产方案。论文首先在研究了生产调度理论和方法的基础上,从企业的实际出发,分析了中药制药企业生产调度问题的现状和特点,发现中药制药生产调度问题属于典型的Job-Shop调度问题,同时对在Job-Shop调度问题中应用最广泛的遗传算法做了分析和说明,并提出用遗传算法来解决中药制药生产调度问题。其次,分析了遗传算法的基本原理和设计过程,并对算法的重要参数和遗传算子做了研究和设计,通过测试验证了算法的可行性,同时,分析了遗传算法在解决中药制药调度问题的优势和不足。再次,鉴于遗传算法在应用过程中表现出来的不足,根据生物免疫系统的信息处理机制,在研究了遗传算法与免疫算法的基础上,提出合适免疫算子,并将免疫算子与遗传算法相结合,以一种新的并兼有遗传算法和免疫算法两种算法优点于一身的免疫遗传算法来解决生产调度问题。免疫遗传算法通过免疫算子来提高抗体种群的适应度,通过遗传算子保证了抗体的多样性,通过免疫选择有效的防止了种群的退化现象。最后通过对中药制药生产调度问题的特点以及在实际生产中约束条件的分析,提出采用免疫遗传算法来解决中药制药生产的调度问题,并通过仿真实验证明了算法在解决中药制药生产调度问题的可行性和有效性。通过与遗传算法的对比,证明了利用免疫遗传算法来解决中药制药车间调度问题在搜索全局最优解和搜索效率上要比单纯的遗传算法好很多。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 生产调度研究现状
• 1.2.2 免疫遗传算法的研究现状
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 生产调度与遗传算法相关理论
• 2.1 生产调度问题
• 2.1.1 生产调度问题描述
• 2.1.2 生产调度问题分类
• 2.1.3 生产调度问题的特点
• 2.1.4 生产调度问题的研究方法及现状
• 2.2 遗传算法与免疫算法的理论概述
• 2.2.1 遗传算法的的理论概述
• 2.2.2 免疫算法的理论概述
• 2.2.3 免疫遗传算法
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于遗传算法中药制药生产调度的研究
• 3.1 中药制药生产工艺及调度特点
• 3.1.1 中药制药生产工艺流程
• 3.1.2 中药制药生产过程的约束条件
• 3.1.3 中药生产调度的特点
• 3.2 中药制药生产调度系统中遗传算法的研究
• 3.2.1 中药制药生产调度问题描述
• 3.2.2 遗传算法求解中药制药生产调度问题的设计过程
• 3.2.3 遗传算法性能测试
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于免疫遗传算法的中药制药生产调度研究
• 4.1 免疫遗传算法
• 4.1.1 免疫遗传算法的基本概念
• 4.1.2 免疫遗传算法的特点
• 4.1.3 免疫遗传算法的基本原理
• 4.2 免疫遗传算法求解中药制药生产调度问题
• 4.2.1 数学模型
• 4.2.2 编码与解码的设计
• 4.2.3 初始化种群
• 4.2.4 适应度与抗体浓度
• 4.2.5 算法参数的选择
• 4.2.6 遗传算子的设计
• 4.2.7 免疫算子的设计
• 4.3 免疫遗传算法性能测试
• 4.4 本章小结
• 第五章 中药制药生产调度系统的实现
• 5.1 中药生产调度系统开发环境
• 5.1.1 系统开发模式
• 5.1.2 系统运行环境
• 5.2 中药生产调度系统构成模块
• 5.3 系统目标
• 5.4 系统设计
• 5.5 中药制药生产调度系统业务功能实现
• 5.5.1 数据管理模块
• 5.5.2 智能算法模块
• 5.5.3 调度结果显示
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A 攻读硕士学位期间发表论文
• 附录B 攻读硕士学位期间参与项目