本文關(guān)鍵詞：不確定環(huán)境下Job Shop制造車間重調(diào)度策略研究

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【摘要】：現(xiàn)代制造模式下,車間生產(chǎn)過程經(jīng)常面臨各種不確定生產(chǎn)擾動,致使原調(diào)度方案有效性降低,易造成在制品庫存上升、產(chǎn)品完工延遲等問題。重調(diào)度作為應(yīng)對生產(chǎn)擾動的有效手段,能夠修正原調(diào)度或重新生成調(diào)度方案,保證生產(chǎn)系統(tǒng)的穩(wěn)定。因此,重調(diào)度研究對車間生產(chǎn)過程優(yōu)化控制具有重要的理論和實際意義。本文針對制造車間重調(diào)度觸發(fā)及優(yōu)化問題,提出了不確定環(huán)境下的Job Shop制造車間重調(diào)度策略。首先,對Job Shop制造車間的不確定生產(chǎn)擾動進行描述,依據(jù)擾動影響不同進行分類；定義最晚完工時間以表征擾動后生產(chǎn)完工時間可接受的最大偏移,提出了基于最晚完工時間的混合重調(diào)度驅(qū)動機制,避免頻繁重調(diào)度而引發(fā)生產(chǎn)系統(tǒng)的振蕩。其次,通過分析比較右移、局部和全局重調(diào)度方式,確定右移和全局重調(diào)度相結(jié)合的重調(diào)度優(yōu)化方法,其中全局重調(diào)度是根據(jù)生產(chǎn)擾動類型進行調(diào)度資源集的重設(shè),然后利用改進的非支配排序遺傳算法生成重調(diào)度方案,算法的改進措施是采用隨機生成與最優(yōu)選擇策略相結(jié)合的方法生成初始種群,以提高解的質(zhì)量。最后,針對重調(diào)度方案的甄選問題,建立了一種基于改進TOPSIS的重調(diào)度決策方法,以可選調(diào)度方案集為研究對象,通過重調(diào)度決策指標量化描述方案性能,基于Kullback-Leibler距離和灰色關(guān)聯(lián)度確定方案的偏序關(guān)系,實現(xiàn)最優(yōu)重調(diào)度方案的選取。
【關(guān)鍵詞】：不確定環(huán)境 混合重調(diào)度驅(qū)動機制 非支配排序遺傳算法 重調(diào)度決策
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F406.2
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 引言14
• 1.2 Job Shop制造車間重調(diào)度問題14-16
• 1.2.1 車間調(diào)度問題的分類14-15
• 1.2.2 車間重調(diào)度問題的產(chǎn)生15-16
• 1.2.3 車間重調(diào)度概念及特征16
• 1.3 制造車間重調(diào)度研究現(xiàn)狀16-20
• 1.3.1 不確定擾動分析16-17
• 1.3.2 重調(diào)度驅(qū)動機制17-18
• 1.3.3 重調(diào)度方法18-20
• 1.3.4 重調(diào)度性能評價20
• 1.4 論文研究主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)20-22
• 1.4.1 論文研究的主要內(nèi)容20-21
• 1.4.2 論文體系結(jié)構(gòu)21-22
• 第二章 Job Shop制造車間重調(diào)度驅(qū)動機制研究22-27
• 2.1 引言22
• 2.2 制造車間不確定生產(chǎn)擾動描述及分類22-24
• 2.2.1 制造車間不確定生產(chǎn)擾動的描述22-23
• 2.2.2 制造車間不確定生產(chǎn)擾動的分類23-24
• 2.3 重調(diào)度驅(qū)動機制24-27
• 2.3.1 最晚完工時間25
• 2.3.2 基于最晚完工時間的混合重調(diào)度驅(qū)動機制25-27
• 第三章 Job Shop制造車間重調(diào)度優(yōu)化方法研究27-42
• 3.1 引言27
• 3.2 Job Shop制造車間調(diào)度模型27-30
• 3.2.1 車間調(diào)度問題描述及結(jié)果表達27-29
• 3.2.2 車間調(diào)度優(yōu)化目標29
• 3.2.3 車間調(diào)度數(shù)學模型29-30
• 3.3 Job Shop制造車間調(diào)度資源集的構(gòu)建及重調(diào)度操作30-31
• 3.3.1 Job Shop制造車間調(diào)度資源集30
• 3.3.2 面向擾動的調(diào)度資源集重調(diào)度操作30-31
• 3.4 改進的NSGA-Ⅱ31-42
• 3.4.1 編碼及解碼方式32-33
• 3.4.2 初始種群方法33-34
• 3.4.3 選擇操作34-35
• 3.4.4 交叉操作35-36
• 3.4.5 變異操作36-37
• 3.4.6 算法流程37-38
• 3.4.7 仿真驗證38-42
• 第四章 Job Shop制造車間重調(diào)度決策方法研究42-56
• 4.1 引言42
• 4.2 Job Shop制造車間重調(diào)度決策模型42-45
• 4.2.1 重調(diào)度決策對象42
• 4.2.2 重調(diào)度決策指標42-44
• 4.2.3 決策指標賦權(quán)44-45
• 4.3 基于改進TOPSIS的重調(diào)度決策方法45-49
• 4.3.1 TOPSIS方法原理介紹45
• 4.3.2 TOPSIS的改進及決策方法流程45-49
• 4.4 基于改進TOPSIS的重調(diào)度決策方法仿真驗證49-56
• 4.4.1 基準實例測試51-53
• 4.4.1.1 決策指標權(quán)重51-52
• 4.4.1.2 重調(diào)度決策方法52-53
• 4.4.2 改進TOPSIS性能分析53-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 工作總結(jié)56-57
• 5.2 研究展望57-58
• 參考文獻58-63
• 攻讀碩士學位期間的學術(shù)活動及成果情況63

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1 張虎;張屹;陸f萬，

本文編號：540691