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基于人工鱼群算法的MES车间动态调度问题研究
人工鱼群算法（ArtificialFishSwarmAlgorithm，AFSA）是一种基于群体智能的优化算法，它基于生物鱼群觅食活动的原理，模拟了鱼群从初始状态到最佳状态的搜索过程。人工鱼群算法已经成功用于多种工程问题的求解，并展现出了强大的搜索和优化能力。
离散制造业中，制造执行系统（ManufacturingExecutionSystem，MES）是一个关键的应用，其追求的是更高效的生产过程和更好的生产质量。车间调度问题是MES系统中一个重要的问题，是一个NP难问题，其解法需要考虑工序间的先后顺序、设备的利用率、物料的运输以及作业人员的安排等多重因素。
本论文基于AFSA算法，考虑车间调度问题的动态调度，以求解车间作业排程问题，提高车间生产效率和生产效益。以下是本论文的具体研究内容：
第一部分，对AFSA算法进行了系统的介绍，包括其算法原理、特点以及应用领域。同时对算法的优缺点进行了分析，以及在实际应用中的局限性。
第二部分，对MES车间动态调度问题进行了系统的分析，包括车间调度优化的目标及其依据、车间作业调度流程、调度问题的数学建模等。
第三部分，推导了基于AFSA算法的MES车间动态调度模型，包括决策变量和约束条件的定义、目标函数的设计，以及求解算法的具体步骤和流程。
第四部分，通过实际案例进行验证，比较了基于AFSA算法的MES车间动态调度模型与其他常见调度算法的效果，评估了算法的优越性。
第五部分，总结了本论文的研究内容，并对研究结果进行了分析和讨论，针对算法的局限性和未来研究方向进行了探讨。
综上所述，本论文基于AFSA算法，深入研究了MES车间动态调度问题，提出了一种创新的车间作业排程模型，使车间生产效率和生产效益都得到了大幅提高。未来的研究方向可能包括算法的改进、模型的优化以及算法在更广泛的制造业领域的应用等方面。