本文關(guān)鍵詞： 離散型車間調(diào)度問題 遺傳算法 多代理 任務(wù)分配 ILOG　出處：《西華大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：車間調(diào)度系統(tǒng)主要用于解決生產(chǎn)中工件在機(jī)器上的調(diào)度和資源分配問題，是生產(chǎn)管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其優(yōu)化對設(shè)備利用效率、訂單延誤成本等關(guān)鍵指標(biāo)影響重大。國內(nèi)車間調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)用面窄、交互性較差、實(shí)用性不強(qiáng)，本文針對離散型車間作業(yè)環(huán)境提出一個以ILOG技術(shù)為基礎(chǔ)，集任務(wù)分配問題與車間調(diào)度問題為一體的離散型車間調(diào)度系統(tǒng)框架。 首先本文研究了多Agent任務(wù)分配問題。通過對該問題多個目標(biāo)函數(shù)的研究，運(yùn)用層次分析法確定多個選定目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重，將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題，并設(shè)計了針對某重型設(shè)備制造企業(yè)任務(wù)分配問題的遺傳算法。 其次本文對車間調(diào)度問題算法進(jìn)行了優(yōu)化，建立了以最小化最大完工時間為目標(biāo)的模型，針對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法強(qiáng)大的全局搜索能力的優(yōu)點(diǎn)及容易早熟收斂的缺點(diǎn)設(shè)計了一種基于MATLAB GA工具箱的改進(jìn)遺傳算法。通過經(jīng)典算例驗證，該算法可以有效地解決車間調(diào)度問題。 最后，針對某重型裝備制造企業(yè)車間作業(yè)特點(diǎn)，本文構(gòu)建了基于ILOG的離散型車間調(diào)度系統(tǒng)框架，該系統(tǒng)框架擁有良好的用戶界面，操作簡便，可以實(shí)現(xiàn)多個方案下調(diào)度結(jié)果的比較。該系統(tǒng)框架具有的這些特點(diǎn)，，為其實(shí)用性奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Job shop scheduling system is mainly used to solve the problem of scheduling and resource allocation of workpiece on machine in production. It is the key link of production management, and it optimizes the utilization efficiency of equipment. The application of domestic job shop scheduling system is narrow, interactivity is poor, and the practicability is not strong. In this paper, a discrete workshop job environment based on ILOG technology is proposed. A discrete job shop scheduling system framework which integrates task assignment problem and job shop scheduling problem. In this paper, we first study the multi-objective task assignment problem of Agent. Through the study of multiple objective functions of the problem, we use AHP to determine the weights of multiple selected objective functions, and transform the multi-objective optimization problem into a single-objective optimization problem. A genetic algorithm for the task assignment problem of a heavy equipment manufacturing enterprise is designed. Secondly, this paper optimizes the job-shop scheduling algorithm and establishes a model aiming at minimizing the maximum completion time. In this paper, an improved genetic algorithm based on MATLAB GA toolbox is designed for the advantages of strong global search ability and premature convergence of standard genetic algorithm. The classical examples show that the algorithm can effectively solve the job shop scheduling problem. Finally, according to the characteristics of workshop job in a heavy equipment manufacturing enterprise, a discrete shop scheduling system framework based on ILOG is constructed in this paper, which has a good user interface and is easy to operate. The comparison of scheduling results under multiple schemes can be realized. These characteristics of the system framework have laid a foundation for its practicability.
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH186;TP18

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