面向带有批处理机的混合流水车间的调度规则自动设计

发布时间：2017-11-24 16:30

  本文关键词：面向带有批处理机的混合流水车间的调度规则自动设计

  更多相关文章： 混合流水车间 批处理机 遗传规划算法 蚁群优化算法 时间窗策略

【摘要】：本文探讨了中国装备制造业特有的“多品种、小批量”的生产模式,综合实际生产环境中存在的复杂工艺路线(多阶段)、多设备类型等约束,扩展了标准混合流水车间(Hybrid Flow Shop,HFS)调度问题,提出基于遗传规划和蚁群优化的两阶段规则设计(Genetic Programming and Ant Colony Optimization-based Automatic Rule Design Approach,AGRD)方法。首先,描述了带批处理机的多阶段HFS调度问题,结合实际生产特点,为其构建数学模型。然后,由于问题的NP-hard性质,将问题分解为工件分派、工件排序、工件组批三个子问题。针对上述模型,设计一种基于遗传规划和蚁群优化算法的两阶段规则自动设计方法,对三个子问题进行统一求解。通过直接搜索规则空间的方式,提高计算效率。第一阶段,通过遗传规划(Genetic Programming,GP)算法演化优质规则,设计出混合类型备选规则集;第二阶段,采用蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法为工件、离散机、批处理机分别搜索规则。此外,在调度阶段,引入改进的前瞻时间窗(Modified Look-ahead Time Window,MLTW)策略,在不满批情况下,为批处理机决策一个合理的等待时间。最后,进行仿真实验。结果表明,引入GP算法产生的规则,能改进备选规则集,提高算法优化性能;ACO算法能搜索出较好的规则组合;时间窗的引入,让算法在保证解的质量的同时,提高批处理机利用率;在与相似的规则设计方法的对比实验中,验证了本文两阶段(启发式生成-启发式选择)的规则设计方法的合理性,同时,AGRD方法更注重对实时调度状态信息的利用,体现在:1)根据工件、离散机或批处理机的属性信息,通过GP算法演化更优质的规则;2)在选择规则时,考虑不同机器的差异性,因此更符合实际生产;在与考虑相似问题模型的研究中的方法对比实验中,验证AGRD方法的性能;在与CPLEX的对比实验中,验证AGRD算法更适用于大规模实际调度问题。
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TB497

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本文编号：1222916