在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,生產(chǎn)調(diào)度問題是一個比較經(jīng)典的問題,批處理機調(diào)度問題是生產(chǎn)調(diào)度問題的一個重要分支。以往研究中,學(xué)者們通常假設(shè)機器在同一時刻只能加工一個工件,批處理機調(diào)度問題允許加工設(shè)備在同一時刻加工多個工件。故批處理機調(diào)度問題還要決策工件如何進行分批,即批處理機調(diào)度問題更復(fù)雜,已被證明是NP難問題。生產(chǎn)設(shè)備經(jīng)過長時間使用后會發(fā)生損壞,影響整個生產(chǎn)進度。鑒于此,本文研究考慮設(shè)備的預(yù)防性維護約束的批調(diào)度問題,有著理論研究與實踐應(yīng)用中具有重要的意義。本文對考慮設(shè)備定周期和變周期預(yù)防性維護的單批處理機調(diào)度問題進行研究。建立了調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計了蟻群優(yōu)化算法和改進的蟻群算法。通過實驗驗證模型的正確性和算法的有效性。具體研究內(nèi)容如下:首先,闡述了單批處理機調(diào)度問題和預(yù)防性維護策略的背景及研究意義,同時對當(dāng)前問題的研究特點和相關(guān)問題的求解算法進行了闡述,概括總結(jié)了本文研究課題的總體思路。其次,考慮設(shè)備定周期預(yù)防性維護和變周期預(yù)防性維護限制,給出了多目標(biāo)的單批處理機調(diào)度問題的定義,建立了單批調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型。將最小化批次的最大完工時間和最小化批次的提前/拖期懲罰費用為優(yōu)化目標(biāo)。再次,設(shè)計了蟻群... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

蟻群尋找食物Fig.2.1Antslookingforfood

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2.2障礙物切斷原本的通路Fig.2.2Barrierscutofftheoriginalpath圖2.3螞蟻搜尋新的通路Fig.2.3Antssearchfornewpathways圖2.4最佳路徑形成Fig.2.4Bestpathformation上述圖2.1、圖2.2、圖2.3和圖2.4比較顯觀地描述了自然界蟻群尋找食物時最佳路徑選擇問題。螞蟻從蟻穴出發(fā)尋找食物，當(dāng)遇到障礙物后螞蟻選擇新的路徑以便到達食物處。路徑越短，螞蟻選擇的概率越大，致使越多的螞蟻選擇該路徑，留在該路徑上的外激素越多，最后找到最優(yōu)路徑。根據(jù)自然界蟻群尋找食物的特點，構(gòu)造人工蟻群來求解最優(yōu)化問題。在人工蟻群中螞蟻是指具有簡單功能的工作單元。自然界蟻群與人工蟻群的相似之處在于它們都是優(yōu)先選擇信息素濃度大的路徑。路徑較短時路徑上的信息素濃度高，能夠被所有螞蟻選擇，最后形成最優(yōu)路徑。自然蟻群與人工蟻群的區(qū)別是人工螞蟻具有一定的記憶能力，人工螞蟻能夠記憶已經(jīng)訪問過的節(jié)點。同時，人工螞蟻不是盲目的選擇下一條路徑，而是按照一定算法規(guī)律有意識地尋找最短

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2.2障礙物切斷原本的通路Fig.2.2Barrierscutofftheoriginalpath圖2.3螞蟻搜尋新的通路Fig.2.3Antssearchfornewpathways圖2.4最佳路徑形成Fig.2.4Bestpathformation上述圖2.1、圖2.2、圖2.3和圖2.4比較顯觀地描述了自然界蟻群尋找食物時最佳路徑選擇問題。螞蟻從蟻穴出發(fā)尋找食物，當(dāng)遇到障礙物后螞蟻選擇新的路徑以便到達食物處。路徑越短，螞蟻選擇的概率越大，致使越多的螞蟻選擇該路徑，留在該路徑上的外激素越多，最后找到最優(yōu)路徑。根據(jù)自然界蟻群尋找食物的特點，構(gòu)造人工蟻群來求解最優(yōu)化問題。在人工蟻群中螞蟻是指具有簡單功能的工作單元。自然界蟻群與人工蟻群的相似之處在于它們都是優(yōu)先選擇信息素濃度大的路徑。路徑較短時路徑上的信息素濃度高，能夠被所有螞蟻選擇，最后形成最優(yōu)路徑。自然蟻群與人工蟻群的區(qū)別是人工螞蟻具有一定的記憶能力，人工螞蟻能夠記憶已經(jīng)訪問過的節(jié)點。同時，人工螞蟻不是盲目的選擇下一條路徑，而是按照一定算法規(guī)律有意識地尋找最短

【參考文獻】：
期刊論文
[1]蟻群優(yōu)化算法在圖書配送路徑規(guī)劃中的應(yīng)用研究[J]. 宇婷.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(15)
[2]有限產(chǎn)能批量問題生產(chǎn)調(diào)度與設(shè)備維護集成優(yōu)化研究[J]. 李志穎,倪婧,秦萍,閆玲,楊宏兵.  現(xiàn)代制造工程. 2019(07)
[3]基于改進遺傳算法的鑄造造型任務(wù)批調(diào)度模型[J]. 唐紅濤,陳榮,秦紅斌.  工業(yè)工程與管理. 2019(05)
[4]板式家具企業(yè)的訂單組批問題研究[J]. 陳炫銳,陳慶新,毛寧.  工業(yè)工程. 2019(02)
[5]改進蟻群算法在AGV全局路徑規(guī)劃中的研究[J]. 胡慶朋,王濤,張如偉.  信息技術(shù)與信息化. 2019(03)
[6]求解雙目標(biāo)帶時間窗車輛路徑問題的蟻群算法[J]. 柴獲,何瑞春,蘇江省,宋宇博,代存杰,馬昌喜.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2018(04)
[7]考慮預(yù)防性維護的批處理機調(diào)度問題研究[J]. 黃婧穎,王麗亞.  工業(yè)工程與管理. 2018(04)
[8]批—離散機重入車間調(diào)度與設(shè)備維護聯(lián)合優(yōu)化[J]. 費楊陽,馬慧民.  計算機集成制造系統(tǒng). 2019(01)
[9]考慮機器周期性維護的不確定加工車間調(diào)度優(yōu)化研究[J]. 宋栓軍,戴寧,何靖.  制造業(yè)自動化. 2018(02)
[10]考慮機器檢修的熱軋鋼管批量計劃方法[J]. 吳子軒,李鐵克,張文新,王柏琳.  控制理論與應(yīng)用. 2017(09)

博士論文
[1]差異工件機器批調(diào)度若干問題研究[D]. 周盛超.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[2]生產(chǎn)與物流批調(diào)度理論方法研究[D]. 李鋒.東北大學(xué) 2016
[3]平行機環(huán)境下批處理機調(diào)度問題研究[D]. 李小林.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[4]批處理機調(diào)度問題的模型與優(yōu)化方法研究[D]. 杜冰.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[5]一類批處理機調(diào)度的理論和方法研究[D]. 馮大光.東北大學(xué) 2011

碩士論文
[1]單機調(diào)度與預(yù)防性維護的集成優(yōu)化[D]. 吳玉潔.華中科技大學(xué) 2017
[2]基于不完全預(yù)防性維護的最優(yōu)經(jīng)濟生產(chǎn)批量策略及其應(yīng)用研究[D]. 郭巧順.東北大學(xué) 2015



本文編號：3034649