發(fā)布時間：2020-08-20 17:30

【摘要】：單機調度問題作為生產(chǎn)調度問題中最重要的成員之一,大量存在于現(xiàn)實生活中,具有廣泛的應用背景。在某些情況下多機以及其他復雜調度問題通�？煞纸獬扇舾蓚�單機調度問題的求解。因此,單機調度問題的研究對于有效的利用資源、提高生產(chǎn)效率,具有十分重要的意義。很多單機調度問題己被證明是NP-hard問題,現(xiàn)有的求解方法對于解決實際調度問題仍然存在其局限性�；�于學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法具有良好的自適應性、穩(wěn)定性、自學習能力、泛化能力,在諸多領域得到了有效的應用。本文選擇基于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法對單機調度問題進行研究,在現(xiàn)有研究工作的基礎上,選擇Pointer Networks作為網(wǎng)絡框架,分別采用監(jiān)督學習、強化學習兩種方法對算法的有效性、學習能力、泛化能力進行探究。經(jīng)過驗證,算法能為單機調度問題提供一個較好的近似最優(yōu)解,結合所提出的滾動優(yōu)化策略,在大規(guī)模問題上展現(xiàn)了較好的適應性。全文的主要工作歸納如下:·根據(jù)調度問題的特征選取LSTM網(wǎng)絡構建了基于Pointer Networks的監(jiān)督學習模型對單機調度問題進行建模,采用拉格朗日松弛方法構建訓練所需的數(shù)據(jù)集。最后通過大量的實驗仿真驗證了算法的有效性,探究了算法的最優(yōu)參數(shù)以及泛化能力�！�為了提高算法在大規(guī)模調度問題上的泛化能力,結合上章所提出的監(jiān)督學習模型,提出了一種滾動優(yōu)化策略,將大規(guī)模調度問題分解為小規(guī)模調度問題進行求解。通過仿真實驗證實,改進后的算法在大規(guī)模調度問題上的泛化能力得到了大幅提升�！め槍ΡO(jiān)督學習算法的性能極度依賴訓練數(shù)據(jù)質量的現(xiàn)象,將強化學習與Pointer Networks進行結合,為單機調度問題建立了一個非監(jiān)督的學習模型。與本文監(jiān)督學習模型進行了仿真對比,驗證了算法的有效性。
【學位授予單位】：廈門大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F49;TP18
【圖文】：

邐ｈｔ邋＝邋ｏｔ０ｔａｎｈ邋（ｃｔ）逡逑Ｘｉ逡逑圖２－４邋ＬＳＴＭ網(wǎng)絡單元結構逡逑其中0■為非線性激活函數(shù)，取值范圍（0，１），輸入門、輸出門、遺忘門和記憶單兀逡逑均受到當前時刻輸入Ｘｔ，上一時刻的輸出，以及偏置６的影響。由圖及相關公式可逡逑看出當ｉｔ邋＝邋０邋（輸入門關閉），／ｔ邋＝邋ｌ邋（遺忘門打開）時，記憶單元Ｃｔ的信息可一直保逡逑持。ＬＳＴＭ在時序上的拓展如圖２－５所示：逡逑ｒ＾１邐＜逡逑輸出層：ｙｆ邐Ｊ邋…邐＊＊？邋Ｊ逡逑ｐ邋＾邋…Ｄ．逡逑隱層：一……１邐．一－邋＼邐ｖ；＇邐＾逡逑ｓ邐ｓ邐Ａ逡逑輸入層：ｘｔ逡逑時序：ｔＥ［ｌ；Ｔｘ】邐ｔ＝ｌ邋？？？邐ｔ＝ｊ邋？？？邋ｔ＝Ｔｘ逡逑圖２－５邋ＬＳＴＭ時序上的拓撲結構逡逑箭頭表示記憶單元存儲的信息在時序上的流動方向，可以看出與ＣＮＮ和其他神經(jīng)逡逑網(wǎng)絡不同，ＬＳＴＭ在時序上進行了拓展，即ＭＬＰ邋（多層神經(jīng)網(wǎng)絡）會在時序的維度上進逡逑行延伸，ＬＳＴＭ對輸入特征的處理并非一次全部輸入完成，而是在每個時序上進行當前逡逑時刻的輸入，這決定了邋ＬＳＴＭ可以借助當前值和歷史數(shù)據(jù)更好地預測時間序列。這里我逡逑２１逡逑

其中0■為非線性激活函數(shù)，取值范圍（0，１），輸入門、輸出門、遺忘門和記憶單兀逡逑均受到當前時刻輸入Ｘｔ，上一時刻的輸出，以及偏置６的影響。由圖及相關公式可逡逑看出當ｉｔ邋＝邋０邋（輸入門關閉），／ｔ邋＝邋ｌ邋（遺忘門打開）時，記憶單元Ｃｔ的信息可一直保逡逑持。ＬＳＴＭ在時序上的拓展如圖２－５所示：逡逑ｒ＾１邐＜逡逑輸出層：ｙｆ邐Ｊ邋…邐＊＊？邋Ｊ逡逑ｐ邋＾邋…Ｄ．逡逑隱層：一……１邐．一－邋＼邐ｖ；＇邐＾逡逑ｓ邐ｓ邐Ａ逡逑輸入層：ｘｔ逡逑時序：ｔＥ［ｌ；Ｔｘ】邐ｔ＝ｌ邋？？？邐ｔ＝ｊ邋？？？邋ｔ＝Ｔｘ逡逑圖２－５邋ＬＳＴＭ時序上的拓撲結構逡逑

邐ｈｔ邋＝邋ｏｔ０ｔａｎｈ邋（ｃｔ）逡逑Ｘｉ逡逑圖２－４邋ＬＳＴＭ網(wǎng)絡單元結構逡逑其中0■為非線性激活函數(shù)，取值范圍（0，１），輸入門、輸出門、遺忘門和記憶單兀逡逑均受到當前時刻輸入Ｘｔ，上一時刻的輸出，以及偏置６的影響。由圖及相關公式可逡逑看出當ｉｔ邋＝邋０邋（輸入門關閉），／ｔ邋＝邋ｌ邋（遺忘門打開）時，記憶單元Ｃｔ的信息可一直保逡逑持。ＬＳＴＭ在時序上的拓展如圖２－５所示：逡逑ｒ＾１邐＜逡逑輸出層：ｙｆ邐Ｊ邋…邐＊＊？邋Ｊ逡逑ｐ邋＾邋…Ｄ．逡逑隱層：一……１邐．一－邋＼邐ｖ；＇邐＾逡逑ｓ邐ｓ邐Ａ逡逑輸入層：ｘｔ逡逑時序：ｔＥ［ｌ；Ｔｘ】邐ｔ＝ｌ邋？？？邐ｔ＝ｊ邋？？？邋ｔ＝Ｔｘ逡逑圖２－５邋ＬＳＴＭ時序上的拓撲結構逡逑箭頭表示記憶單元存儲的信息在時序上的流動方向，可以看出與ＣＮＮ和其他神經(jīng)逡逑網(wǎng)絡不同，ＬＳＴＭ在時序上進行了拓展，即ＭＬＰ邋（多層神經(jīng)網(wǎng)絡）會在時序的維度上進逡逑行延伸，ＬＳＴＭ對輸入特征的處理并非一次全部輸入完成，而是在每個時序上進行當前逡逑時刻的輸入，這決定了邋ＬＳＴＭ可以借助當前值和歷史數(shù)據(jù)更好地預測時間序列。這里我逡逑２１逡逑

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李玉;石小林;;考慮倒垛情況的場吊調度問題研究[J];交通運輸工程與信息學報;2017年02期

2 沈益民;范玉順;;調度問題微結構及柔性優(yōu)化方法[J];自動化學報;2006年02期

3 董平;機器調度問題及求解方法[J];物流技術與應用;1997年01期

4 楊自厚,李寶澤,高志遠;鋼鐵廠煤氣資源的最優(yōu)分配[J];冶金自動化;1988年03期

5 朱繼忠,徐國禹;電力系統(tǒng)有功安全經(jīng)濟再調度[J];重慶大學學報(自然科學版);1989年06期

6 鄢勇,劉鍵;同步并行任務流圖的最佳近似調度[J];電子學報;1989年05期

7 劉長有;李磊;;一種電網(wǎng)經(jīng)濟調度問題的分布式對偶優(yōu)化解法[J];山西建筑;2016年33期

8 周龍飛;張霖;劉永奎;;云制造調度問題研究綜述[J];計算機集成制造系統(tǒng);2017年06期

9 劉志雄;;求解調度問題的粒子群算法編碼方法研究[J];武漢科技大學學報;2010年01期

10 王璇;劉世峰;劉達;;基于“實時智能”方法的港口物流調度問題研究[J];物流技術;2009年12期

相關會議論文 前10條

1 劉海龍;黃小原;;總的未完工費用最小的多機調度問題[A];1995中國控制與決策學術年會論文集[C];1995年

2 耿兆強;康勛;鄒益仁;;用遺傳算法解決模糊加工時間與模糊交貨期下的單機調度問題[A];2001年中國智能自動化會議論文集（下冊）[C];2001年

3 吳斌;方葉祥;崔志勇;;基于人工蜂群算法的越庫調度問題研究[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

4 張雷;;關于多人旅行商與調度問題[A];1995年中國控制會議論文集（下）[C];1995年

5 尹新;楊自厚;;帶有等待時間懲罰的提前／拖期調度問題的啟發(fā)式解法[A];1994中國控制與決策學術年會論文集[C];1994年

6 吳斌;董敏;;考慮行為主體的越庫調度問題干擾管理研究[A];中國系統(tǒng)工程學會第十八屆學術年會論文集——A12系統(tǒng)科學與系統(tǒng)工程理論在各個領域中的應用研究[C];2014年

7 劉興初;趙千川;鄭大鐘;;具有不同準備時間和交付期的單機E／T調度問題研究[A];1998年中國控制會議論文集[C];1998年

8 王海星;申金升;;智能蟻群算法解決公交區(qū)域調度問題研究[A];2006年首屆ICT大會信息、知識、智能及其轉換理論第一次高峰論壇會議論文集[C];2006年

9 全雄文;王力;;基于沖突集的區(qū)間調度問題性質分析和算法設計[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會D卷[C];2011年

10 齊向彤;涂奉生;;雙交付期E／T調度問題[A];1997年中國控制會議論文集[C];1997年

相關重要報紙文章 前1條

1 ;事故教訓應以改革誠意彌補[N];21世紀經(jīng)濟報道;2011年

相關博士學位論文 前10條

1 孫德峰;鋼鐵原料物流計劃與調度的建模及最優(yōu)化方法研究[D];東北大學;2016年

2 文晶;風電集群接入電力系統(tǒng)的源荷協(xié)調優(yōu)化調度模型研究[D];華北電力大學(北京);2015年

3 劉迪迪;能量捕獲無線網(wǎng)絡的傳輸調度和能量管理研究[D];西安電子科技大學;2018年

4 侯愛琴;高性能網(wǎng)絡中面向大數(shù)據(jù)傳輸QoS的帶寬調度研究[D];西北大學;2018年

5 袁媛;鋼鐵生產(chǎn)與物流調度的時空建模和凸優(yōu)化方法[D];東北大學;2017年

6 譚龍華;控制性能導向的實時系統(tǒng)調度參數(shù)優(yōu)化研究[D];西北工業(yè)大學;2016年

7 郭慶新;改進智能優(yōu)化方法及在有色金屬工業(yè)調度中的應用研究[D];東北大學;2016年

8 唐猛;自動小車存取系統(tǒng)建模及調度優(yōu)化研究[D];武漢大學;2015年

9 謝杏子;若干單件訂單接受與加工調度問題及其優(yōu)化方法研究[D];南京理工大學;2016年

10 常永剛;露天礦運輸系統(tǒng)優(yōu)化與卡車調度問題研究[D];沈陽工業(yè)大學;2018年

相關碩士學位論文 前10條

1 王云鶴;求解復雜流水線調度問題的混合搜索算法[D];東北師范大學;2017年

2 王大國;柔性作業(yè)車間多目標動態(tài)調度模型及算法研究[D];浙江工業(yè)大學;2018年

3 余楊清;裝配式建筑多供應商分布式協(xié)同調度研究[D];武漢理工大學;2018年

4 劉暢;共享單車需求預測及調度研究[D];武漢理工大學;2018年

5 夏琪;基于用戶出行軌跡的共享汽車調度研究[D];武漢理工大學;2018年

6 李盛林;家庭能源管理系統(tǒng)實時電能調度研究[D];上海電力大學;2019年

7 裴杰;基于改進蟻群算法的綠色單機調度問題研究[D];鄭州輕工業(yè)大學;2019年

8 嚴建海;蟻群優(yōu)化算法在模糊平行機批調度問題中的應用與研究[D];安徽大學;2019年

9 李亞杰;考慮拒絕成本的雙目標差異容量平行機批調度算法研究[D];安徽大學;2019年

10 曾廣賢;基于神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法的單機調度問題研究[D];廈門大學;2018年

本文編號：2798244