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文檔簡介
1、車間調(diào)度方法與優(yōu)化技術(shù)的研究已經(jīng)成為先進制造技術(shù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。在制造業(yè)車間,調(diào)度問題的規(guī)模巨大,所涉及的對象復(fù)雜。調(diào)度優(yōu)化問題通常是多目標的,而且各目標之間往往存在沖突。此外,實際生產(chǎn)過程中還存在著不確定的擾動因素,比如:機器故障、加工時間改變,緊急插單等。因此,對車間調(diào)度問題進行深入的研究,能夠更好的指導(dǎo)生產(chǎn)。
論文正是在這樣的背景下,結(jié)合實際生產(chǎn)調(diào)度問題所面臨的多目標和動態(tài)性等問題,對柔性作業(yè)車間的多目標調(diào)度問題進行了研究
2、,并取得了一些有意義的研究成果。
論文的主要工作為:
(1)對車間調(diào)度問題的研究背景,研究現(xiàn)狀以及研究趨勢進行總結(jié);對現(xiàn)有的車間調(diào)度算法進行對比分析;闡述了本課題的研究意義和研究目的。
(2)對多目標優(yōu)化算法進行分析,強調(diào)進化算法相對于傳統(tǒng)多目標算法的優(yōu)勢。并基于工件目標的不同,提出了柔性作業(yè)車間的多目標調(diào)度問題的評價指標體系。該體系包含時間、機器負荷、成本、交貨期在內(nèi)的柔性作業(yè)車間的調(diào)度目標,并討論了各目
3、標的計算方法。
(3)根據(jù)實際制造系統(tǒng)中關(guān)注最多的最大完成時間最小和提前/拖期懲罰最小為目標,建立了柔性作業(yè)車間的多目標的調(diào)度模型。另外,論文提出一種包含擾動事件評估、緩沖整合、局部更新、完全重調(diào)度的多級動態(tài)穩(wěn)健調(diào)度策略,彌補了當前對如何減少完全重調(diào)度的次數(shù),保證調(diào)度方案的連續(xù)性和穩(wěn)健性方面存在的缺陷。
(4)對求解柔性作業(yè)車間的多目標調(diào)度問題的遺傳算法進行改進,將免疫算法引入遺傳算法中,利用免疫和熵原理維持種群的多
4、樣性;另外,針對多目標遺傳算法在精英選擇策略方面的不足,引入了分布函數(shù),最后通過實例驗證了算法的可行性。
(5)針對實際制造車間動態(tài)性的特點,提出了一種基于滾動窗口的多目標免疫遺傳算法策略。該策略基于周期和事件驅(qū)動的再調(diào)度機制將調(diào)度過程分成一系列連續(xù)的靜態(tài)調(diào)度區(qū)間,在每個區(qū)間內(nèi)用基于Pareto概念的多目標免疫遺傳算法進行優(yōu)化調(diào)度。并根據(jù)調(diào)度模型目標的設(shè)置,提出了相對應(yīng)的窗口工件選取原則。
(6)對完全重調(diào)度的穩(wěn)健性
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