基于成组技术的订单式Job Shop调度方法研究
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【摘要】:随着市场竞争的日趋激烈,生产企业不得不由传统的大规模面向库存的生产方式转为面向订单的生产方式,从而以更加灵活的方式快速响应市场需求。然而面向订单的生产模式往往具有产品种类多、生产过程多变,极大地提高了生产调度的复杂性。成组技术发掘事物的相似性,通过把相似的问题归类成组,便于统一处理。为解决订单式作业车间调度问题提供了一种有效手段。为此,本文基于成组技术,研究多品种、小批量、订单式制造环境下Job Shop调度问题。针对订单式制造的特点,提出了“虚拟件”的概念。虚拟件是将具有相同属性的工件封装在一起,形成能够成组加工的工件。虚拟件的引入一方面可以简化产品结构的复杂度,增大调度目标的粒度,降低调度问题的规模,另一方面可以减少工件加工的准备时间,提高调度的性能。在此基础上,结合生产资源约束,建立了以虚拟件为对象的订单式Job Shop调度模型。基于虚拟件,本文分别从订单成组和工件成组两个方面进行分析给出相应的调度策略。订单成组策略考虑订单加工期相似性,产品结构和企业生产能力的约束条件,提出订单分组的策略。工件成组策略根据核心加工资源相同法和最大加工资源相同法,对成组结果进行分析,得到相应的工件对,完成对虚拟件的调度。为解决上述调度问题,本文提出一种改进蚁群调度算法。引入精英蚂蚁,即每次循环中产生全局最优解的蚂蚁释放额外的信息素,与传统蚁群算法相比,得到改进蚁群调度算法在收敛性、搜索效率以及搜索结果等方面均优于传统蚁群算法。本文对订单分组作业车间调度问题进行仿真研究。结果表明,在改进蚁群算法支持下,将订单分组策略与工件成组策略运用到订单式Job Shop问题,能够保证在订单的交工期的前提下提高作业车间调度的性能,有效减小订单的完工时间和交货期。
【关键词】:生产调度 成组技术 虚拟件 改进蚁群算法
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TB497
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-10
- 第1章 绪论10-17
- 1.1 研究背景及意义10-11
- 1.1.1 研究背景10-11
- 1.1.2 研究意义11
- 1.2 国内外研究现状11-15
- 1.2.1 成组技术11-12
- 1.2.2 作业车间调度12-14
- 1.2.3 智能调度算法14-15
- 1.3 论文研究内容及结构15-16
- 1.4 本章小结16-17
- 第2章 Job Shop车间成组作业调度模型17-27
- 2.1 面向订单制造调度需求分析17-21
- 2.1.1 MTO生产模式主要功能17-18
- 2.1.2 面向订单生产模式的主要特点18-19
- 2.1.3 面向订单制造核心问题19
- 2.1.4 基于MTO调度类型19-21
- 2.2 作业成组策略和虚拟机21-23
- 2.2.1 零件分类方法分析21-22
- 2.2.2 虚拟件22-23
- 2.3 基于虚拟件的调度问题建模23-26
- 2.3.1 调度模型符号与假设23-24
- 2.3.2 目标函数24-25
- 2.3.3 约束条件25-26
- 2.4 本章小结26-27
- 第3章 面向订单成组调度策略27-35
- 3.1 订单成组调度策略27-29
- 3.1.1 交工期相似性28
- 3.1.2 生产工艺相似性28
- 3.1.3 生产力限制28-29
- 3.2 虚拟件成组策略29-34
- 3.2.1 成组策略30-33
- 3.2.2 虚拟件加工时间33
- 3.2.3 虚拟件成组仿真33-34
- 3.3 本章小结34-35
- 第4章 改进蚁群调度算法35-43
- 4.1 蚁群算法概述35-37
- 4.1.1 蚁群算法基本思想35-36
- 4.1.2 蚁群算法应用范围36
- 4.1.3 蚁群算法与其它算法比较36-37
- 4.2 蚁群算法改进37-40
- 4.2.1 蚂蚁参数设定38
- 4.2.2 转移概率38
- 4.2.3 信息素更新机制38-39
- 4.2.4 算法流程图39-40
- 4.3 仿真研究40-42
- 4.4 本章小结42-43
- 第5章 仿真研究与分析43-53
- 5.1 研究方案43
- 5.2 算例介绍43-44
- 5.3 仿真结果44-51
- 5.3.1 订单成组分析44-45
- 5.3.2 工件成组分析45-51
- 5.3.3 带有精英策略的蚁群算法分析51
- 5.4 本章小结51-53
- 第6章 结论53-55
- 6.1 总结53
- 6.2 展望53-55
- 参考文献55-58
- 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果58-59
- 致谢59
【参考文献】
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本文编号:296254
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