本文選題：多目標(biāo)車間調(diào)度 + 工序非緊密銜接�。� 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：車間調(diào)度是影響制造業(yè)生產(chǎn)效率的重要因素,多目標(biāo)柔性調(diào)度模型更適應(yīng)實際生產(chǎn)環(huán)境。然而現(xiàn)存的調(diào)度模型往往沒有考慮到作業(yè)加工工序間的銜接問題,導(dǎo)致其優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)模型往往過于理想化,數(shù)據(jù)統(tǒng)計忽略了工件運輸和加工準(zhǔn)備情況,數(shù)據(jù)處理相對于實際生產(chǎn)過程是間斷的,得出的解難免脫離生產(chǎn)調(diào)度實際。因而在考慮工序存在銜接動作的同時進(jìn)行多目標(biāo)調(diào)度的研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。首先,介紹了課題的研究背景和意義,并通過對研究現(xiàn)狀的分析概述了目前的發(fā)展趨勢�？偨Y(jié)了車間調(diào)度問題和多目標(biāo)優(yōu)化問題的理論研究。通過對工序非緊密銜接作業(yè)車間的生產(chǎn)特點的分析,針對工序間銜接操作分別提出了基于工序和基于快速非支配排序算法的調(diào)度策略。其次,基于對現(xiàn)有遺傳算法(NSGA-II)的改進(jìn)給出了求解非緊密銜接工序動態(tài)車間多目標(biāo)調(diào)度問題的調(diào)度算法,設(shè)計了新的精英保留策略,既確保了種群分布具有多樣性,也保證了種群進(jìn)化方向更具實際意義。采用多目標(biāo)決策方法AHP從得到的Pareto解集中選出性優(yōu)的調(diào)度方案。并通過實例驗證,表明了改進(jìn)后的調(diào)度算法能夠更具實際意義,能更好地解決非緊密銜接工序車間多目標(biāo)調(diào)度問題。最后,以某企業(yè)生產(chǎn)加工線為研究對象,建立最大完工時間最小、生產(chǎn)成本最低和加工不合格率最低為調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)的柔性作業(yè)車間調(diào)度數(shù)學(xué)模型,運用經(jīng)典車間多目標(biāo)調(diào)度算法和本文提出的調(diào)度算法分別進(jìn)行求解,通過調(diào)度結(jié)果的對比分析,進(jìn)一步驗證了本文所設(shè)計調(diào)度方法的可行性與優(yōu)越性。
[Abstract]:Job shop scheduling is an important factor affecting the production efficiency of manufacturing industry, and the multi-objective flexible scheduling model is more suitable for the actual production environment. However, the existing scheduling models often do not take into account the problem of convergence between job processing processes, resulting in the optimization of the objective function model is often too idealized, data statistics ignore the work piece transportation and processing preparation. The data processing is discontinuous relative to the actual production process, and the solution obtained is inevitably divorced from the actual production scheduling. Therefore, it is of great theoretical significance and practical value to study multi-objective scheduling while considering the existence of cohesive action. Firstly, the background and significance of the research are introduced, and the development trend is summarized through the analysis of the present research situation. The theoretical research of job shop scheduling problem and multi-objective optimization problem is summarized. Based on the analysis of the production characteristics of the non-tightly connected job shop, the scheduling strategies based on the process and the fast non-dominated sorting algorithm are proposed for the interworking operation respectively. Secondly, based on the improvement of the existing genetic algorithm (NSGA-II), a scheduling algorithm is proposed to solve the dynamic multi-objective scheduling problem in non-tightly connected processes, and a new elite retention strategy is designed, which ensures the diversity of population distribution. It also ensures that the direction of population evolution is more practical. The multi-objective decision method AHP is used to select the optimal scheduling scheme from the Pareto solution set. The results show that the improved scheduling algorithm has more practical significance and can better solve the multi-objective scheduling problem. Finally, taking the production and processing line of a certain enterprise as the research object, a mathematical model of flexible job shop scheduling is established, in which the maximum completion time is the minimum, the production cost is the lowest and the processing failure rate is the lowest. The classical job-shop multi-objective scheduling algorithm and the scheduling algorithm proposed in this paper are used to solve the problem respectively. The feasibility and superiority of the proposed scheduling method are further verified by the comparative analysis of the scheduling results.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

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本文編號：1996243