柔性流水车间并行组批加工与改机问题排产研究

发布时间：2017-06-09 20:09

  本文关键词：柔性流水车间并行组批加工与改机问题排产研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：生产排产优化是企业管理的一个重要组成部分,而柔性流水车间排产优化问题为生产排产优化领域的一类经典问题。在柔性流水车间中,通常包含多道工序,各道工序中包含的并行工位数至少为一台,至少有一道工序包含两台或两台以上的相同并行工位。在一些实际的柔性流水车间中还会存在并行组批加工,序列相关改机时间等,且对柔性流水车间中的生产任务进行排产时,需考虑如最小化makespan,最小化提前拖期惩罚等优化目标。因此,柔性流水车间排产优化问题是一个极其复杂的问题,已被证明为NP-hard。由于柔性流水车间中的各道工序的生产能力可根据生产任务柔性地进行调节,能有效地防止瓶颈工序的产生,目前该车间模型已被广泛得应用于半导体封装、钢铁生产、汽车装配等多种行业。因此对柔性流水车间排产优化问题的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本文依托半导体封装测试车间为研究背景,首先研究了柔性流水车间排产优化问题,然后分别对存在并行组批加工和存在序列相关改机时间的柔性流水车间排产优化问题进行了研究,最后研究了同时存在并行组批加工和序列相关改机时间的柔性流水车间排产优化问题。在优化方法方面,研究了紧致遗传算法,并针对其缺点,对其进行多方面的改进,提出来三种改进算法作为全局优化方法,同时也采用了多规则结合重复合作博弈对工位分配方案进行了研究。本文主要完成的研究工作分为以下几点:(1)建立了以最小化提前拖期惩罚的柔性流水车间排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem with minimizing the sum of earliness-tardiness penalties,FFSP-ET)的混合整数规划模型,分析了排产过程中工件和工位的各个参数之间的约束关系,根据FFSP-ET建立了相应紧致遗传算法的概率模型,并在标准紧致遗传算法的基础上加入了精英继承策略和协同进化机制以扩大算法进化过程中的稳定性和解的搜索范围,提出了动态紧致遗传算法用于求解FFSP-ET。(2)建立了柔性流水车间并行组批加工排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem with parallel batching,FFSP-PB)的混合整数规划模型,研究了并行组批加工的过程中工件的成组和批的工位分配,同时在紧致遗传算法的基础上设计了基于汉明距离的个体选择机制,双个体概率模型更新机制以及自适应精英继承策略三方面改进,提出了自适应协同进化紧致遗传算法用于求解FFSP-PB。(3)建立了存在序列相关改机时间的柔性流水车间排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem with sequence dependent setup time,FFSP-SDST)的混合整数规划模型,分析了在排产过程中序列相关改机时间对工位加工的影响,结合工位空闲时间的约束,建立了六条工件工位分配规则,引入重复合作博弈模型对工件的工位分配过程进行探讨,以协调多规则之间的冲突,提出了均衡工位分配方案用于工件在各工序的工位分配,另一方面,采用自适应协同进化紧致遗传算法作为全局优化算法优化工件的上线序。最后仿真实验结果验证,所提出的方法能有效地减少生产过程中的序列相关改机时间,相对于遗传算法,其优化效果最大提高幅度达到了80.24%。(4)建立了以最小化提前拖期惩罚为优化目标的存在序列相关改机时间的柔性流水车间组批加工排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem with parallel batching,sequence dependent setup time and minimizing the sum of earliness-tardiness penalties,FFSPPS-ET)的混合整数规划模型,对并行组批加工工位的加工容量,工件在同一工序中的的不同加工要求两者对加工过程的约束进行了研究,采用均衡工位分配方案对各工序中工件或批进行工位分配,同时引入正态分布概念以增强标准紧致遗传算法跃出局部极值的能力,扩大其进化过程中解的搜索范围,设计了基于信息熵的自适应进化步调控制对算法进化速度进行自适应调节,提出了充气式紧致遗传算法用于优化工件的上线序。仿真实验结果证明,所提的算法能高效地对实际生产中大规模FFSPPS-ET进行求解,相对于遗传算法,其优化效果最大提高幅度达到了81.33%。
【关键词】：柔性流水车间 重复合作博弈 紧致遗传算法 组批加工 序列相关改机时间 提前拖期惩罚
【学位授予单位】：沈阳建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB49
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 课题的来源及研究背景12-13
• 1.2 课题研究的目的和意义13-15
• 1.3 柔性流水车间排产优化问题的国内外研究现状15-16
• 1.4 课题研究内容及创新点16-17
• 1.5 论文结构17-18
• 第二章 紧致遗传算法18-20
• 2.1 CGA的现有相关工作18
• 2.2 CGA的具体步骤18
• 2.3 OCGA的优缺点分析18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 柔性流水车间排产优化问题20-30
• 3.1 提前拖期惩罚排产优化问题介绍20
• 3.2 FFSP-ET问题描述20-22
• 3.3 编码和解码22
• 3.4 动态协同进化紧致遗传算法22-25
• 3.4.1 DCCGA的流程22-23
• 3.4.2 概率模型更新方式23-24
• 3.4.3 双概率模型信息交流过程24-25
• 3.5 仿真实验25-28
• 3.5.1 算法参数设置25-26
• 3.5.2 实例测试26-28
• 3.6 本章小结28-30
• 第四章 柔性流水车间并行组批加工排产优化问题30-46
• 4.1 并行组批加工排产优化问题介绍30
• 4.2 FFSP-PB问题描述30-32
• 4.3 编码和解码32-33
• 4.4 自适应协同进化紧致遗传算法33-35
• 4.4.1 SCCGA的改进之处33-35
• 4.4.2 SCCGA的算法流程35
• 4.5 仿真实验35-44
• 4.5.1 测试数据来源36
• 4.5.2 SCCGA算法参数分析36-38
• 4.5.3 基于FFSP实例SCCGA的优化性能测试38-42
• 4.5.4 FFSP-PB实例测试42-44
• 4.6 本章小结44-46
• 第五章 存在序列相关改机时间的柔性流水车间排产优化46-66
• 5.1 存在序列相关改机时间的排产优化问题简介46-47
• 5.2 FFSP-SDST问题描述47-48
• 5.3 基于博弈的工件工位分配方案48-56
• 5.3.0 多规则建立49
• 5.3.1 博弈论概述49-52
• 5.3.2 构建重复合作博弈模型52-53
• 5.3.3 博弈分析53-55
• 5.3.4 均衡工位分配方案55-56
• 5.4 编码和解码56-57
• 5.5 仿真实验57-63
• 5.5.1 实验数据来源57-58
• 5.5.2 实验结果分析58-63
• 5.6 本章小结63-66
• 第六章 存在序列相关改机时间的柔性流水车间并行组批加工排产优化问题66-80
• 6.1 FFSPPS-ET问题描述66-69
• 6.2 编码和解码69
• 6.3 充气式紧致遗传算法69-71
• 6.4 仿真实验71-77
• 6.4.1 实验数据来源72-73
• 6.4.2 ICGA-EMS参数调节73-74
• 6.4.3 实验结果分析74-77
• 6.5 本章小结77-80
• 第七章 总结80-82
• 7.1 总结80-81
• 7.2 展望81-82
• 参考文献82-88
• 作者简介88
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文88
• 作者在攻读硕士学位期间获国家发明专利88-90
• 致谢90-91

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本文编号：436560