生产车间调度干扰管理模型研究

发布时间：2020-11-01 21:05

　　 在市场竞争日益激烈的今天,如何将可利用资源进行最合理的分配是每个生产管理者都需要思考的问题,可见生产调度在生产管理中具有重要的地位。然而现实的生产环境并不稳定,实际的生产过程处于一种动态变化之中。初始的生产调度方案由于突发事件的影响不再最优或者不可行,影响整个生产计划的后续执行。生产管理者必须及时地处理,避免与原生产计划产生较大的偏离。这个偏离会严重影响系统的正常运行,甚至影响企业的效益和核心竞争力。需要对原有方案进行更改,采用新的方案来降低干扰事件所带来的负面影响,以尽量小的代价使系统恢复正常。但是这种改变并不是完全的推翻原有计划,而是一种局部调整,新目标函数需要兼顾原有的目标,考虑节省费用,但往往不是费用最省方案。干扰管理的对象主要是在一段时间内发生概率较大的干扰事件。机器故障扰动作为典型的干扰事件之一,普遍存在于各个生产车间中,研究其干扰管理模型具有重大的意义。本文主要考虑生产车间中两种最为典型的调度问题,即Flow Shop调度问题和Job Shop调度问题,分别进行干扰管理建模和求解。量化干扰事件的影响,根据企业的实际需求制定度量函数。干扰事件选择机器故障扰动作为研究对象,设计算例进行分析研究。在算法方面,采用改进的混合算法,在编码和操作上进行创新,确保种群具有多样性不至于过早收敛的同时能在较短时间内求解。目前扰动度量的方式过于单一,在流水车间模型中使用最小化待加工工件的加权滞后时间和作为扰动目标。而作业车间干扰模型的多个目标之间是具有优先级关系,考虑初始目标为最小最大完工时间和,以虚拟滞后工件偏差数作为扰动目标。两种模型分别设计不同的调度算例进行检验。Job shop调度问题在解空间容量上更大,求解更加复杂,工艺约束条件更多,比Flow shop调度问题更加贴近实际情况。两者同为最常见的车间调度问题,在干扰管理中对比研究意义重大,可以为加工制造企业面对突发干扰事件时提供参考和借鉴。
【学位单位】：广西科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TB497
【部分图文】：

论文研究框架图

提高对于癌症分类的性能，并在试。实验表明，该方法确定了信ng Kao[76]同样结合两种算法优点操作进入粒子群算法的机制中共享方式和粒子群算法的有明显均匀的前进，PSO 则只有最优缺点在于容易导致种群多样性的反映目前状态，而粒子虽然能快局部最优很难跳出。因此提出一。k个最优个体放入下一阶段中进件，不满足则再次从 GA 子群中此循环，直到满足终止条件，

图 2-4 Matlab 软件界面图Fig2-4 Matlab software interface对于每组算例分别使用三种算法计算十次，取平均耗费时间和最优值（指最小最大完工时间）。由三种算法分别运算出的目标值（十次的平均值）计算得到对应的改进率，用 R1表示 GA-PSO 对于 GA 的改进率，R2表示 GA-PSO 对于 PSO的改进率，具体计算公式如 2-8。表 2-5 列出了三种算法在不同标准算例下的求解时间和对应的改进率。表 2-5 算法结果比较表Tab2-5 Comparing Table of Algorithmic Result算例CPU time(s) 最优值R1R2GA PSO GA-PSO GA PSO GA-PSOFT06（6×6） 3.5417 3.5219 3.5193 62 62 62 1.29% 0.16%
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本文编号：2866098