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魯棒優(yōu)化模型和最優(yōu)解解法畢業(yè)論文(參考版)

2025-07-01 22:35本頁(yè)面
  

【正文】 Papachristou, C. (1997). [J].102(3):488501[32] Wei, ., amp。 Vilarinho, P. M. (2004). [J].47(4):391407[29] Sotskov, Y., Dolgui, A., amp。 Ko, J. (2013). 魯棒設(shè)計(jì)與控制,來(lái)管理的隨機(jī)任務(wù)的生產(chǎn)線適度的穩(wěn)健性瓶頸的緩沖時(shí)間. 中國(guó)制造系統(tǒng). [26] Ozcan, U., amp。 Yu, G. (1997).[J].23:464484 [24] Montemanni, R., amp。 Chang, . (2009). [J]. 195(2):335347 [22] Klein, R., amp。 Erel, E. (2010). 離散時(shí)間/成本權(quán)衡問題:一個(gè)分解為基礎(chǔ)的解決方案算法的預(yù)算版本。 Gunalay, Y. (2011). 魯棒優(yōu)化模型離散時(shí)間/成本權(quán)衡問題。?a, O., amp。 Miltenburg, J. (2003). [J].50 (1):3157 [17] Gurevsky, E., Battaia, O., amp。 Li, Y. (1996).[J]. 31(34):631634[15] Goksen, H., amp。 Sekerci, H. (2005). 使用束搜索的隨機(jī)裝配線平衡. 生產(chǎn)研究[J] .43(7):14111426[13] Erenguc, S. S., Tufekci, S., amp。 Levin, G. (2012). 增強(qiáng)的混合整數(shù)規(guī)劃模型的傳輸線設(shè)計(jì)問題. 計(jì)算機(jī)與工業(yè)工程[J]. 62( 2 ):570578 [11] Dolgui, A., amp。 Dengiz, B. (2011).隨機(jī)生產(chǎn)線平衡的多目標(biāo)優(yōu)化:[J], 60(3):376384 [8] Chiang, ., amp。 Scholl, A. (2007). 流水線平衡問題的分類. 運(yùn)籌學(xué)的歐洲[J],183(2):674693 [6] Boysen, N., Fliedner, M., amp。 Nemirovski, A. (2000).[J],88,411424[4] Bertsimas, D., amp。 Sadjadi, S. (2009)在不確定性條件下的混合模式裝配線平衡問題. 在計(jì)算機(jī)工業(yè)工程上的國(guó)際會(huì)議,CIE2009(233238)[2] Battaia, O., amp。作者同樣要感謝Christ Yukna對(duì)他在英語(yǔ)上的幫助。該種能夠快速計(jì)算和為魯棒提供了良好估計(jì)的措施將對(duì)于開發(fā)效率的均衡算法是有價(jià)值的。為了這個(gè)目的,量化魯棒性的度量可以被推薦。此外,解決模型2將會(huì)是一個(gè)有前途的擴(kuò)展。提出的模型和算法可能會(huì)擴(kuò)展到模擬更強(qiáng)大的復(fù)雜版本的裝配系統(tǒng)。顯然,第二個(gè)模型是更復(fù)雜的。這是一個(gè)考慮到不確定性區(qū)間基本的模型。為此,我們提出了兩個(gè)數(shù)學(xué)模型和算法開發(fā)的解決方案。具體來(lái)說(shuō),區(qū)間不確定性是由操作時(shí)間和魯棒優(yōu)化的使用來(lái)假設(shè)的。與參數(shù)相對(duì)應(yīng)的候選設(shè)計(jì),及其在各種情況下的性能水平可以通過圖形工具來(lái)說(shuō)明。請(qǐng)注意,我們的方法包含在樂觀和悲觀的情況下達(dá)成妥協(xié)的可能性。使它以最優(yōu)的方式解決更大問題實(shí)例對(duì)我們的工作來(lái)說(shuō)是一個(gè)有前途的擴(kuò)展。為了解決這個(gè)魯棒問題, 許多最優(yōu)路徑被添加進(jìn)來(lái),這使得模型變得更大和收斂速度更慢。作者nKInstCPUminCPUavgCPUmaxBuxey2971485203367Gunther3561510115Hahn53310891630Killbridge45311966Lutz13281253131716Sawyer3071481842Tonge70364227653實(shí)例K模型1模型213952241539335642684461603087573833237685383244791621321381016303426此外,使用相同的分解方法和數(shù)據(jù)集,確定性實(shí)例可以解決非???;就在幾秒鐘內(nèi)。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集(哈恩),結(jié)果為確定性和魯棒模型在表3中表示出來(lái)。問題1的結(jié)果在表2中表述出來(lái),其中有操作數(shù)、工作站、以及當(dāng)=3時(shí)用來(lái)解決實(shí)力的平均最長(zhǎng)CPU運(yùn)行時(shí)間。具有非常低或非常高的更快地解決案件,因?yàn)樵搯栴}直達(dá)確定性問題。首先,我們探討對(duì)計(jì)算的影響。優(yōu)化軟件CPLEX9是用來(lái)解決整數(shù)規(guī)劃。其結(jié)果是,操作時(shí)間的間隔長(zhǎng)短取決于正常時(shí)間,但是他們對(duì)于每個(gè)操作來(lái)說(shuō)是隨機(jī)生成的。非確定性因子是在統(tǒng)一分布間隔[,]之間產(chǎn)生的。我們考慮的測(cè)試中的子集包含有2970個(gè)操作的規(guī)模。除此之外,在每次迭代結(jié)束時(shí)就會(huì)獲得一個(gè)上限,這個(gè)上限被用來(lái)消除變化和降低問題的規(guī)模。如果最后主要問題迭代得到最優(yōu)并且產(chǎn)生了可行解,那么解決方案就是最優(yōu)的。這就是說(shuō),通過在對(duì)公差等級(jí)1,…,5實(shí)驗(yàn)后得到的相對(duì)優(yōu)化公差等級(jí)3可以用來(lái)解決主要問題。2. 使用近似算法:為了得出路徑,所有主要問題的迭代都不需要得出最優(yōu)結(jié)果,因?yàn)槊總€(gè)組要問題都是在近似的情況下解得的松弛答案,每個(gè)解決方案產(chǎn)生有效可見性和最優(yōu)路徑。在工作站次數(shù)變化非常低的情況下,插入多重路徑是十分值得的。在周期時(shí)間中,那些執(zhí)行時(shí)間超過100%的工作站被稱為關(guān)鍵站,也就是CSt=,和mt=,其中CSt和Ct分別定義在迭代過程t中的關(guān)鍵工作站和周期t。我們決定mt個(gè)工作站和在迭代t中添加mt個(gè)最優(yōu)路徑而不是是在迭代t中添加最優(yōu)路徑。考慮到這些方面,下面的提升策略被
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