發(fā)布時(shí)間：2018-03-26 03:11

  本文選題：遺傳算法　切入點(diǎn)：多種群遺傳算法　出處：《大連交通大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：自從工業(yè)革命開(kāi)始,世界逐步進(jìn)入工業(yè)社會(huì)。工業(yè)生產(chǎn)能力成為各國(guó)綜合國(guó)力的最重要指標(biāo),因此各國(guó)為能使自己富強(qiáng),在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域投入巨大資源進(jìn)行研究。尤其是二次世界大戰(zhàn)后,各個(gè)工業(yè)強(qiáng)國(guó)相繼使用信息化技術(shù)參與生產(chǎn)制造,進(jìn)而產(chǎn)生國(guó)際化,全球化制造的格局,我國(guó)更是成為世界制造的工廠。為保持我國(guó)的在世界制造領(lǐng)域的份額,對(duì)工業(yè)生產(chǎn)更深入的研究刻不容緩。這其中生產(chǎn)車(chē)間的管理至關(guān)重要,尤其是車(chē)間調(diào)度問(wèn)題就是其中最關(guān)鍵的突破點(diǎn)。車(chē)間調(diào)度就是將實(shí)際的生產(chǎn)問(wèn)題經(jīng)過(guò)抽取關(guān)鍵因素,簡(jiǎn)化成在一定資源和生產(chǎn)約束的前提下,合理調(diào)配生產(chǎn)設(shè)備,安排工件的生產(chǎn)加工順序,在最短的時(shí)間內(nèi)完成生產(chǎn)計(jì)劃的問(wèn)題。 以在全球最大的產(chǎn)品制造商——FOXCONN(富士康科技集團(tuán))工作期間進(jìn)行消費(fèi)性電子產(chǎn)品生產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),結(jié)合改進(jìn)的多種群遺傳算法,對(duì)客觀實(shí)際的一線車(chē)間調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究。提出的新遺傳算法在傳統(tǒng)的單種群自適應(yīng)遺傳算法上,引入輔助種群形成多種群遺傳算法。并從實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用方面討論了求解車(chē)間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法優(yōu)缺點(diǎn),認(rèn)為改進(jìn)的遺傳算法在消費(fèi)性電子產(chǎn)品車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度中有較好的使用價(jià)值。有效的解決了遺傳算法本身具有一些缺點(diǎn),如局部搜索能力差,求解耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng),算法運(yùn)行后期的搜索效率較低,容易陷入“早熟收斂”的陷阱等問(wèn)題。 本文實(shí)現(xiàn)了利用多種群遺傳算法解決車(chē)間調(diào)度問(wèn)題,并結(jié)合在煙臺(tái)富士康消費(fèi)性電子產(chǎn)品事業(yè)處(CCPBG) CNB-成型部門(mén)的生產(chǎn)SONY筆記本的工作經(jīng)歷進(jìn)行評(píng)估。實(shí)際測(cè)試了算法的使用效率,并將改進(jìn)的算法應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)調(diào)度模擬系統(tǒng)中,結(jié)果證明多種群遺傳算法是可行的,求解速度較快,在CNB-成型1課的車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題上有良好的實(shí)用性、高效性。顯著提高了其中兩條產(chǎn)線的生產(chǎn)效率,獲得企業(yè)認(rèn)可。
[Abstract]:Since the beginning of the industrial revolution, the world has gradually entered the industrial society. The industrial production capacity has become the most important indicator of the overall national strength of all countries, so that each country can make itself rich and strong. Great resources have been invested in the field of industrial production, especially after the second World War. After World War II, various industrial powers have successively used information technology to participate in production and manufacturing, thus creating a pattern of internationalization and globalization of manufacturing. In order to maintain our country's share in the world manufacturing field, it is imperative to study industrial production more deeply. Among these, the management of production workshops is of great importance. Especially the job shop scheduling problem is the most critical breakthrough point. Job shop scheduling is to extract the key factors from the actual production problem and simplify it into the rational deployment of production equipment under the premise of certain resources and production constraints. Arrange the production and processing order of the workpiece and complete the production plan in the shortest time. Based on experience in consumer electronics production during the work of Foxconn, the world's largest product manufacturer, combined with improved multi-population genetic algorithms, In this paper, the objective and practical first-line job-shop scheduling problem is studied. A new genetic algorithm is proposed, which is based on the traditional single-population adaptive genetic algorithm. The advantages and disadvantages of the standard genetic algorithm for solving job shop scheduling problems are discussed in terms of practical production applications. It is considered that the improved genetic algorithm has better use value in the shop shop scheduling of consumer electronic products. It effectively solves some disadvantages of genetic algorithm, such as poor local search ability and time-consuming solution. The search efficiency of the algorithm is low, and it is easy to fall into the trap of "premature convergence". In this paper, multi-population genetic algorithm is used to solve job shop scheduling problem. Combined with the working experience of producing SONY notebooks in the CNB- forming department of the Consumer Electronics Department of Yantai Foxconn, the efficiency of the algorithm is tested, and the improved algorithm is applied to the actual production scheduling simulation system. The results show that the multi-population genetic algorithm is feasible, the solution speed is fast, and it has good practicability and high efficiency in the shop shop scheduling problem of CNB-1 class. The production efficiency of two of the production lines has been improved significantly and the enterprises have approved it.
【學(xué)位授予單位】：大連交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TB497;TP18

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本文編號(hào)：1666075