隨著“中國(guó)制造2025”“德國(guó)工業(yè)4.0”“互聯(lián)網(wǎng)+”等高科技戰(zhàn)略計(jì)劃的提出,我國(guó)制造業(yè)正通過改善企業(yè)的信息化水平,不斷向高速度、高質(zhì)量、集約性等方向發(fā)展。高效的生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃不僅可以提高產(chǎn)品生產(chǎn)率、設(shè)備利用率和縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期,還可以提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益、生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)力,研究高效的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)是制造業(yè)必不可少的,因此本論文針對(duì)作業(yè)車間調(diào)度問題展開了深入的研究。首先,本文主要介紹了課題研究的背景與意義,綜述了JSP問題的研究現(xiàn)狀,并分析了現(xiàn)有研究?jī)?nèi)容的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn),進(jìn)而提出本文所研究的內(nèi)容。設(shè)計(jì)融合路徑重連、遺傳算法、禁忌搜索算法和鄰域結(jié)構(gòu)搜索算法來(lái)求解傳統(tǒng)的JSP問題。第二章,簡(jiǎn)單描述傳統(tǒng)作業(yè)車間調(diào)度問題,并給出數(shù)學(xué)模型,緊接著分別闡述了遺傳算法、鄰域搜索算法、禁忌搜索算法和路徑重連算法的基本流程與特點(diǎn),為后續(xù)構(gòu)造混合算法奠定基礎(chǔ)。第三章,提出了一種融合逆解導(dǎo)向路徑重連的混合算法對(duì)JSP問題進(jìn)行求解,本章節(jié)在遺傳算法中采用基于工序的編碼來(lái)實(shí)現(xiàn)全局搜索過程,采用鄰域搜索算法來(lái)實(shí)現(xiàn)算法的局部搜索,為了彌補(bǔ)此時(shí)算法的不足,采用融合逆解的路徑重連進(jìn)一步搜索,并通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有... 

【文章來(lái)源】：濟(jì)南大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

登錄界面

融合路徑重連增強(qiáng)搜索的離散作業(yè)車間調(diào)度方法研究46圖5.2登錄界面圖5.3系統(tǒng)主界面4.數(shù)據(jù)對(duì)比為了顯示出本文所設(shè)計(jì)的混合智能算法在調(diào)度過程中的有效性，將上述例子通過本章節(jié)所設(shè)計(jì)的軟件排列結(jié)果與文獻(xiàn)[99]中算法所給的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，已知文獻(xiàn)[99]中所給算法排產(chǎn)此作業(yè)車間調(diào)度問題需要46工時(shí)，從圖5.6為可以看出本文所設(shè)計(jì)的混合算法需要44個(gè)工時(shí)，驗(yàn)證了本文算法的有效性。

產(chǎn)品預(yù)處理后的系統(tǒng)主界面

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]模擬退火算法優(yōu)化PSO-GA算法解決柔性流水車間調(diào)度問題[J]. 景會(huì)成,王穎.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2020(05)
[2]基于遺傳-粒子群混合算法的柔性作業(yè)車間多資源調(diào)度問題[J]. 楊帆,方成剛,吳偉偉.  制造技術(shù)與機(jī)床. 2020(02)
[3]基于GASA的柔性作業(yè)車間動(dòng)態(tài)調(diào)度研究[J]. 曹慶奎,張曉麗,任向陽(yáng).  河北工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[4]ALPS-GA求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題[J]. 江厚民,李少波,王巾俠,邊霄翔.  計(jì)算機(jī)仿真. 2019(05)
[5]基于改進(jìn)灰狼算法求解柔性車間調(diào)度問題[J]. 吳繼浩,楊濤.  制造業(yè)自動(dòng)化. 2019(04)
[6]基于貪婪局部路徑重連的隨機(jī)并行社區(qū)檢測(cè)[J]. 單康康,郭曄,陳文智.  計(jì)算機(jī)工程. 2019(06)
[7]柔性作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化的改進(jìn)遺傳退火算法[J]. 何東東.  制造業(yè)自動(dòng)化. 2019(01)
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[9]一種求解作業(yè)車間調(diào)度問題的改進(jìn)遺傳算法[J]. 何斌,張接信,張富強(qiáng).  制造業(yè)自動(dòng)化. 2018(08)
[10]基于改進(jìn)花授粉算法的共融AGV作業(yè)車間調(diào)度[J]. 劉二輝,姚錫凡,陶韜,金鴻.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(09)

博士論文
[1]組合優(yōu)化問題的混合啟發(fā)式算法中的路徑重鏈接[D]. 石磊（Dalaijargal Purevsuren）.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于遺傳算法的柔性資源調(diào)度優(yōu)化方法研究[D]. 趙詩(shī)奎.浙江大學(xué) 2013
[3]基于自然啟發(fā)式算法的作業(yè)車間調(diào)度問題理論與應(yīng)用研究[D]. 張超勇.華中科技大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于禁忌搜索的TSPR啟發(fā)式算法求解P-center問題[D]. 張靜.華中科技大學(xué) 2016
[2]MES系統(tǒng)的車間調(diào)度算法的研究[D]. 黃榮.華南理工大學(xué) 2015
[3]面向單件小批MES的車間作業(yè)調(diào)度問題研究[D]. 黃韜.哈爾濱理工大學(xué) 2011



本文編號(hào)：2941254