本文關(guān)鍵詞：單件小批車間調(diào)度與重調(diào)度的算法研究

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【摘要】：單件小批生產(chǎn)是大型離散制造業(yè)中核心的生產(chǎn)模式之一,如大型船舶的制造、電廠設(shè)備的制造、化工煉油設(shè)備的制造以及汽車制造等等。這類企業(yè)絕大部分的產(chǎn)品是按訂單進(jìn)行生產(chǎn)的,生產(chǎn)要求經(jīng)常更改,而且產(chǎn)品種類繁多,產(chǎn)量可能是一件或批量很少。由于大型設(shè)備和復(fù)雜工藝流程的制約,導(dǎo)致產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中的連續(xù)性較低,這就使得對(duì)單件小批生產(chǎn)類型調(diào)度的研究變得更為重要。針對(duì)單件小批車間調(diào)度問題,在分析蟻群算法求解車間調(diào)度問題的基礎(chǔ)上,考慮到傳統(tǒng)蟻群算法利用析取圖來描述工件加工關(guān)系給算法帶來的復(fù)雜度,提出了一種優(yōu)化的廣義蟻群算法。該算法將通過最短路徑選擇的方式求解作業(yè)車間調(diào)度問題,在綜合考慮工件和設(shè)備約束條件的前提下,將信息素機(jī)制運(yùn)用到求解調(diào)度問題中。根據(jù)蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則,對(duì)公式中的參數(shù)做了研究和改進(jìn)。仿真數(shù)據(jù)表明,廣義蟻群算法在有效解決單件小批車間調(diào)度問題的同時(shí),還取得了較好的求解結(jié)果。通過與文獻(xiàn)中其他算法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了廣義蟻群算法在計(jì)算最優(yōu)解和算法的收斂速度方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的蟻群算法。由于在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中發(fā)生不確定的擾動(dòng)事件時(shí),系統(tǒng)缺少快速有效的重調(diào)度驅(qū)動(dòng)機(jī)制,從而導(dǎo)致實(shí)際生產(chǎn)結(jié)果和計(jì)劃出現(xiàn)重大偏差,會(huì)給生產(chǎn)過程帶來嚴(yán)重影響的問題,提出了以重調(diào)度前后完成時(shí)間變動(dòng)最小為優(yōu)化目標(biāo)的重調(diào)度算法。主要針對(duì)生產(chǎn)中發(fā)生機(jī)器故障的這一擾動(dòng)類型進(jìn)行分析,采用部分重調(diào)度方法的事件驅(qū)動(dòng)策略,結(jié)合廣義蟻群算法求解出預(yù)調(diào)度方案,雙向考慮設(shè)備和工序之間的影響,充分利用設(shè)備的空閑時(shí)間,這樣不僅有效地縮小了調(diào)度的偏差,還提高了工件加工的連續(xù)性,緩解了重調(diào)度的頻率。通過對(duì)生產(chǎn)實(shí)際中案例進(jìn)行仿真,驗(yàn)證了所提策略的有效性。最后與右移重調(diào)度方法進(jìn)行比較,證明了該重調(diào)度策略對(duì)于大規(guī)模調(diào)度問題有更好地改進(jìn)效果。通過對(duì)單件小批車間調(diào)度與重調(diào)度算法的研究,實(shí)現(xiàn)了車間計(jì)劃與調(diào)度的閉環(huán)控制,提高了車間生產(chǎn)的魯棒性和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：單件小批生產(chǎn) 車間調(diào)度 車間重調(diào)度 優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB497;TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 課題研究的背景和意義11-13
• 1.1.1 課題的來源11
• 1.1.2 課題研究背景11-12
• 1.1.3 課題研究意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 車間調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 車間重調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.3 當(dāng)前研究存在的不足16
• 1.3 主要的研究?jī)?nèi)容16-18
• 第2章 單件小批車間調(diào)度與重調(diào)度問題的概述18-28
• 2.1 單件小批問題概述18-20
• 2.1.1 單件小批生產(chǎn)類型的描述18
• 2.1.2 單件小批車間調(diào)度的一般描述18-19
• 2.1.3 單件小批車間調(diào)度的特點(diǎn)19-20
• 2.2 車間調(diào)度問題概述20-22
• 2.2.1 車間調(diào)度的分類20-22
• 2.2.2 車間調(diào)度的特點(diǎn)22
• 2.3 車間重調(diào)度問題概述22-27
• 2.3.1 動(dòng)態(tài)事件的描述和分類23-24
• 2.3.2 重調(diào)度驅(qū)動(dòng)機(jī)制24-26
• 2.3.3 重調(diào)度方法26
• 2.3.4 重調(diào)度性能評(píng)價(jià)26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 單件小批車間調(diào)度的廣義蟻群算法研究28-37
• 3.1 引言28-29
• 3.2 車間調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型29-30
• 3.2.1 問題分析29
• 3.2.2 問題建模29-30
• 3.3 車間調(diào)度廣義蟻群算法設(shè)計(jì)30-32
• 3.3.1 廣義蟻群算法的總體思想30
• 3.3.2 信息素更新機(jī)制30-32
• 3.4 廣義蟻群算法步驟32-33
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)33-36
• 3.5.1 應(yīng)用實(shí)例33-35
• 3.5.2 算法評(píng)價(jià)35-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第4章 單件小批車間重調(diào)度算法研究37-48
• 4.1 引言37-38
• 4.2 車間重調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型38-39
• 4.2.1 問題分析38
• 4.2.2 問題建模38-39
• 4.3 重調(diào)度算法39-43
• 4.3.1 重調(diào)度算法的總體思想39-41
• 4.3.2 重調(diào)度算法41-43
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-47
• 4.4.1 應(yīng)用實(shí)例43-46
• 4.4.2 算法評(píng)價(jià)46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 結(jié)論48-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文53-54
• 致謝54

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1039296