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基于混合蚁群算法的批加工设备作业调度问题研究

发布时间:2019-10-03 11:03
【摘要】:随着信息技术的发展,计算机集成制造系统(CMS)被广泛应用于制造型企业。生产作业调度作为CMS的重要组成部分,是制造型企业生产管理的主要问题,也是制造型企业实现企业信息化的关键。生产作业调度问题在不同生产系统中不尽相同,其中半导体的作业调度问题较为突出。半导体的生产系统具有工艺流程重入、非批加工设备与批加工设备混合加工等特点,其作业调度属于NP难问题。特别在半导体的批加工设备作业调度中,它涉及的调度问题复杂,成为了众多学者和实践工作者的研究热点,因此研究批加工设备作业调度问题具有重大的理论意义和实际意义。批加工设备可同时加工一个或多个同种产品同一工艺的工件,当它处于空闲时,需要做出从等待队列中选择工件立即加工或是等待新工件到达后一起加工的决策。因此,批加工设备作业调度可分解为两个子问题:工件批组合与批次排序。在批加工设备作业调度中,启发式调度规则以简单、快速的求解特征占据主流地位,但它缺少整体性和动态性。智能算法利用计算机技术有助于动态求解复杂调度问题,其中蚁群优化算法(ACO)以其并行分布式求解优势,逐渐应用到批加工设备作业调度中,但它主要集中在工件批组合或批次排序的问题上,对综合问题的研究较少。针对上述情况,本文分别从建立调度模型、算法设计、仿真实验这三个方面对批加工设备调度问题进行具体研究。文中先利用三元组(X,Y,Z)来阐释批加工设备作业的具体调度问题,并设置调度目标函数为总拖期成本最优,构建出批加工设备作业调度过程的双结构模型;接着结合批加工设备作业调度特点,基于对ACO算法的改造,设计出混合蚁群算法来对工件进行批次组合与批次排序,由于订单金额、客户重要性、生产技术水平等因素的影响使得半导体企业对不同订单设定不同等级,因此文中将多等级订单作为批加工设备调度的前提条件,增加了研究工作的难度,但更能符合实际情况且增强了算法的实际应用意义;最后利用仿真软件进行仿真实验,将文中提出的混合蚁群算法与经典启发式调度规则CR、EDD、FIFO分别进行比较实验。通过大量仿真实验数据的整理、分析得出,本文提出的算法在总拖期成本方面的表现优于启发式调度规则,同时在其他一些绩效指标中表现稳定,具有一定的可行性和有效性。
【图文】:

模型图,批加工,作业调度,多等级


图3-3多等级订单下批加工设备作业调度的二层结构模型逡逑

系统架构,仿真平台,面向对象仿真,数据库


4.邋1.2Plant邋Simulation邋仿真属于面向对象仿真(Object-oriented邋Simulation),系统逡逑构架分为界面层、仿真逻猜层、数据层,,如图4-1所示兰个层次相互作用W达到逡逑动态调度效果。文中使用的数据库为SQLServer,在PlantSimulation>开始>管理逡逑类库中勾选ODBC,链接SQL数据库。逡逑逦逡逑
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TB497;TP18

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本文编号:2545404

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