基于基因表达式编程的装配作业车间调度问题研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

装配作业车间调度问题（assemblyjobshopschedulingproblem，ajssp）是生产制造领域的核心问题之一，其目标是在满足特定约束条件下，优化生产资源配置，以最优的顺序完成所有工序，从而提高生产效率、降低生产成本。

本选题研究旨在探索基因表达式编程(geneexpressionprogramming，gep)在求解ajssp中的应用，并开发高效的求解算法。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

装配作业车间调度问题作为经典的np-hard问题，一直是国内外学者研究的热点和难点。

1. 国内研究现状

国内学者在ajssp的研究上取得了一定的成果，特别是在数学模型建立、求解算法设计等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以基因表达式编程为核心，围绕ajssp的建模、求解和优化展开，主要研究内容包括：1.ajssp问题分析与建模：-分析ajssp的特点、约束条件和优化目标-构建符合实际生产环境的ajssp数学模型2.基于gep的ajssp求解算法设计：-设计适用于ajssp的染色体编码方式，实现调度方案的有效表示-研究和设计适合ajssp的遗传算子，包括选择算子、交叉算子、变异算子等，以实现对调度方案的有效搜索-设计合理的适应度函数，用于评价调度方案的优劣-确定算法的关键参数，如种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率等3.算法实现与实验分析：-使用python或matlab等编程语言实现基于gep的ajssp求解算法-选择标准测试数据集或构建实际案例，对算法性能进行测试-与其他经典ajssp求解算法进行对比分析，验证算法的有效性和效率4.研究结论与展望：-总结研究成果，分析算法的优缺点-提出未来研究方向和改进思路

2. 写作提纲

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验仿真和结果分析相结合的研究方法。

1.首先，进行文献调研，全面了解ajssp和gep的相关理论基础、研究现状和发展趋势，为本研究提供理论指导。

2.其次，对ajssp进行深入分析，明确其特点、约束条件和优化目标，并建立符合实际生产环境的数学模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将gep应用于ajssp的求解，提出一种新的基于gep的ajssp求解算法，拓展了gep的应用领域，为ajssp的求解提供了新的思路。

2.设计适用于ajssp的染色体编码方式、遗传算子以及适应度函数，提高了算法的搜索效率和求解精度。

3.通过实验仿真验证算法的有效性和效率，并与其他经典ajssp求解算法进行对比分析，证明了算法的优越性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.何进,徐晓飞,赵志甲,等.考虑零件在制品库存成本的装配作业车间调度问题[j].计算机集成制造系统,2016,22(12):3083-3091.

2.王圣尧,颜辉.求解柔性作业车间调度问题的改进基因表达式编程算法[j].计算机应用研究,2018,35(06):1733-1737 1742.

3.孙靖,王万良.基于改进基因表达式编程的作业车间调度问题研究[j].计算机应用研究,2019,36(03):863-867.