混合流水线多目标调度优化研究

发布时间：2017-10-29 16:17

  本文关键词：混合流水线多目标调度优化研究

  更多相关文章： 混合流水线 多目标 NSGA-II 调度优化

【摘要】：混合流水线调度问题(Hybrid flow shop scheduling problem,HFSP)是现实生产领域中普遍存在的一种生产调度问题。混合流水线多目标调度问题的求解更为复杂,通常不单单考虑缩短生产周期这一目标,要同时考虑多个指标,使生产系统的运行达到整体最优。本文在借鉴国内外车间调度和多目标优化问题研究的基础上,使用非劣排序遗传算法(NSGA-II)对混合流水线进行多目标调度优化,有效地解决了混合流水线多目标调度问题。本文首先介绍了车间调度的国内外研究现状及课题研究的意义,对比分析了各种调度方法。其次,对混合流水线和多目标优化理论进行了详细的介绍,在结合混合流水车间生产环境的基础上,建立了以生产周期最短、机加工成本最少和产品的不良属性最低为目标的多目标调度模型,将NSGA-II算法应用于求解混合流水线多目标调度模型,并详细介绍了NSGA-II算法的运行过程。最后,结合某混合型生产企业,运用MATLAB编制了多目标优化的非劣排序遗传算法程序,并给出了程序代码。通过MATLAB对其生产调度进行仿真,得到一组Pareto解,将数据标准化处理。利用层次分析法确定各目标的权重,对标准化后的数据加权求和来选择出满意的调度方案。所得的调度方案的生产加工时间、机器加工成本和产品的不良品质属性三个指标的数值均比人工经验所编制的调度方案要优。表明了该算法在解决混合流水线多目标调度问题的有效性和可行性,同时为企业的生产调度排序提供方法借鉴。
【关键词】：混合流水线 多目标 NSGA-II 调度优化
【学位授予单位】：山东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB497
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 国外研究现状9-11
• 1.2.2 国内研究现状11-12
• 1.3 技术路线与研究内容12-14
• 1.3.1 技术路线12-13
• 1.3.2 研究内容13-14
• 第二章 混合流水线调度问题相关理论14-25
• 2.1 车间调度问题概述14-18
• 2.1.1 车间调度的定义14
• 2.1.2 车间调度问题的分类14-15
• 2.1.3 车间调度问题的特点15-16
• 2.1.4 车间调度问题的研究方法16-18
• 2.2 混合流水线调度问题概述18-20
• 2.3 遗传算法概述20-25
• 2.3.1 遗传算法的思想20
• 2.3.2 遗传算法的基本概念20-21
• 2.3.3 遗传算法的特点21-22
• 2.3.4 遗传算法基本步骤22-25
• 第三章 混合流水线多目标调度模型25-32
• 3.1 多目标优化相关理论25-29
• 3.1.1 多目标优化的基本概念25-27
• 3.1.2 多目标问题的优化方法27-29
• 3.2 混合流水线多目标调度模型构建29-32
• 3.2.1 模型假设29
• 3.2.2 变量及符号说明29-30
• 3.2.3 多目标优化模型的建立30-32
• 第四章 基于NSGA-II的混合流水线多目标调度模型的求解32-41
• 4.1 NSGA-II算法概述32-36
• 4.2 混合流水线的NSGA-II算法设计36-41
• 4.2.1 编码设计36-37
• 4.2.2 初始种群的生成37-38
• 4.2.3 适应度计算38-39
• 4.2.4 选择操作39
• 4.2.5 交叉操作39-40
• 4.2.6 变异操作40-41
• 第五章 基于MATLAB的实例仿真41-50
• 5.1 企业概况及作业调度分析41-43
• 5.1.1 企业背景介绍41
• 5.1.2 该企业的生产特点41-42
• 5.1.3 企业的生产调度现状及分析42-43
• 5.2 基于人工的混合流水线调度方案43-45
• 5.3 基于MATLAB的混合流水线的多目标调度优化45-47
• 5.4 调度方案的选择47-50
• 第六章 总结和展望50-52
• 6.1 全文总结50
• 6.2 进一步的工作展望50-52
• 参考文献52-56
• 附录56-65
• 致谢65-66
• 攻读硕士期间主要工作66

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本文编号：1113736