本文關(guān)鍵詞：直線型生產(chǎn)線緩沖區(qū)容量分配技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟的發(fā)展,企業(yè)間及內(nèi)部的合作和競爭越來越頻繁,關(guān)系越來越緊密,構(gòu)成了一個相互聯(lián)接的復雜網(wǎng)絡,在紛繁復雜的生產(chǎn)關(guān)系中,生產(chǎn)線緩沖區(qū)如何配置對系統(tǒng)性能影響很大。本文以直線型生產(chǎn)線為模型,繼承不可靠制造系統(tǒng)的研究成果,以隨機故障為代表,模擬系統(tǒng)構(gòu)成如設備等存在隨機事件擾動從而可能具有隨機狀態(tài)的情況,解決隨機事件影響下直線型生產(chǎn)線緩沖區(qū)容量分配技術(shù)問題。本文主要研究成果如下:首先,為了對直線型生產(chǎn)線性能進行評價,我們掌握分解方法與綜合方法算法,并針對相似型生產(chǎn)線和非相似型生產(chǎn)線進行仿真實驗,總結(jié)了兩種方法各自的特點,并對結(jié)果進行比較分析。其次,針對傳統(tǒng)遺傳算法容易早熟的問題提出一種改進的遺傳算法。該算法提出了一種維持種群多樣性的變異算子,該算子能在進化過程中有目標的抑制趨于早熟模式的存活率,因此有效的確保了種群的多樣性。通過理論證明可知新的算子在種群多樣性較大時,提高了優(yōu)勢模式的存活率,加速了收斂。在種群多樣性較小時,減低了優(yōu)勢模式的存活率,增加了跳出局部的概率。再次,為了解決直線型生產(chǎn)線緩沖區(qū)容量分配問題,我們以直線型生產(chǎn)線模型為主要研究對象,在自適應遺傳算法的基礎(chǔ)上結(jié)合模擬退火算法,設計了一種遺傳模擬退火算法作為緩沖區(qū)容量分配技術(shù)算法。該算法使用變異算子,并通過模擬退火算法篩選局部最優(yōu)解,具有較好的局部搜索和全域搜索能力,最后對算法收斂性進行證明。仿真實驗對比表明,利用遺傳模擬退火算法對直線型生產(chǎn)線緩沖區(qū)容量進行分配時,相較傳統(tǒng)方法生產(chǎn)效率更高。最后,采用MATLAB的GUI及GUI編程對直線型生產(chǎn)線緩沖區(qū)容量分配技術(shù)進行了軟件模塊設計,通過前臺各個控件的操作實現(xiàn)相關(guān)的功能,利用模塊化設計,滿足各個階層用戶的需求,具有較好的可視化性和拓展性。
【關(guān)鍵詞】：分解方法 早熟 混合算法 軟件設計
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB497
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢13-18
• 1.2.1 國外研究發(fā)展現(xiàn)狀13-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.2.3 發(fā)展趨勢17-18
• 第2章 系統(tǒng)性能評價技術(shù)研究18-30
• 2.1 引言18
• 2.2 系統(tǒng)性能評價技術(shù)18-26
• 2.2.1 基本模型描述18-20
• 2.2.2 分解方法20-24
• 2.2.3 綜合方法24-26
• 2.3 仿真實驗26-29
• 2.4 小結(jié)29-30
• 第3章 一種抑制遺傳算法早熟的變異策略30-43
• 3.1 引言30-32
• 3.2 基因位自適應遺傳算法32-39
• 3.2.1 傳統(tǒng)算子缺陷32-33
• 3.2.2 基于基因位多樣性的遺傳算法33-35
• 3.2.3 算法收斂性與有效性分析35-39
• 3.3 實驗39-42
• 3.4 小結(jié)42-43
• 第4章 遺傳模擬退火算法43-50
• 4.1 遺傳模擬退火算法43-46
• 4.1.1 模擬退火算法總體結(jié)構(gòu)43-45
• 4.1.2 算法流程45
• 4.1.3 收斂性證明45-46
• 4.2 仿真實驗46-49
• 4.3 小結(jié)49-50
• 第5章 軟件模塊設計50-55
• 5.1 軟件模塊設計方案50-51
• 5.2 實例展示51-54
• 5.3 小結(jié)54-55
• 總結(jié)與展望55-56
• 參考文獻56-61
• 致謝61-62
• 附錄A 攻讀碩士研究生期間所發(fā)表的學術(shù)論文62

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：直線型生產(chǎn)線緩沖區(qū)容量分配技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：298051