本文選題：智能制造 + 生產(chǎn)調(diào)度��； 參考：《西南科技大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著德國“工業(yè)4.0”的提出,智能制造已成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究熱點,其中,生產(chǎn)調(diào)度是智能制造中的一個關(guān)鍵問題,研究這類問題具有實際意義。本文針對智能制造中的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化問題,開展了以下研究工作:(1)智能車間生產(chǎn)調(diào)度問題的深入分析。對智能加工車間進行描述并分析了其生產(chǎn)調(diào)度的特點。(2)智能生產(chǎn)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型建立。定義了智能生產(chǎn)調(diào)度問題的車間結(jié)構(gòu)并對參數(shù)設(shè)置不同水平值;建立了智能生產(chǎn)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,利用啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則算法對模型進行求解。(3)啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則算法的求解與分析。測試了不同調(diào)度目標(biāo)下所有啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則算法的調(diào)度性能,分析了不同車間結(jié)構(gòu)參數(shù)對調(diào)度規(guī)則的影響,得出滿足每個調(diào)度目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)調(diào)度規(guī)則。(4)免疫調(diào)度算法的設(shè)計與仿真測試。設(shè)計了一種基于獨特型網(wǎng)絡(luò)的免疫調(diào)度算法,以實現(xiàn)調(diào)度的智能化。仿真測試表明,免疫調(diào)度算法能動態(tài)控制調(diào)度規(guī)則且能滿足多個調(diào)度目標(biāo)。結(jié)果表明:建立的智能生產(chǎn)調(diào)度模型合理,采用動態(tài)調(diào)度方法和免疫調(diào)度算法對生產(chǎn)調(diào)度問題進行優(yōu)化求解,取得了較好效果,實現(xiàn)了生產(chǎn)調(diào)度的智能化。
[Abstract]:With the development of "Industrial 4.0" in Germany, intelligent manufacturing has become a hot research topic in academia and industry. Among them, production scheduling is a key problem in intelligent manufacturing, and it is of practical significance to study this kind of problem. Aiming at the production scheduling optimization problem in intelligent manufacturing, the following research work is carried out in this paper: 1) the in-depth analysis of intelligent shop scheduling problem. This paper describes the intelligent production shop and analyzes the characteristics of production scheduling. The mathematical model of intelligent production scheduling problem is established. This paper defines the shop structure of intelligent production scheduling problem and sets up different level values of parameters, and establishes the mathematical model of intelligent production scheduling problem. The heuristic scheduling rule algorithm is used to solve the model. The scheduling performance of all heuristic scheduling algorithms under different scheduling objectives is tested, and the influence of different job shop structure parameters on scheduling rules is analyzed. The optimal scheduling rule. 4) the immune scheduling algorithm for each scheduling objective function is designed and simulated. An immune scheduling algorithm based on idiotypic network is designed to realize intelligent scheduling. Simulation results show that the immune scheduling algorithm can dynamically control the scheduling rules and meet multiple scheduling objectives. The results show that the intelligent production scheduling model is reasonable, the dynamic scheduling method and immune scheduling algorithm are used to optimize the production scheduling problem, and good results are obtained, and the intelligent production scheduling is realized.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP301.6;TB497

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本文編號：1927571