基于PlantSimulation的多类型产品作业调度建模仿真

发布时间：2017-08-04 03:28

  本文关键词：基于PlantSimulation的多类型产品作业调度建模仿真

  更多相关文章： Palmer算法 遗传算法 自主决策 作业调度

【摘要】：随着全球经济一体化的发展,消费者对产品种类要求趋于多样化,相较而言,单一类型的产品需求量并不多。因此企业的生产更多的是多品种小批量,由于不同类型产品的生产是有区别的;同时,由于市场需求变化较快以及生产作业的日常突发情况都会给企业的作业调度带来较大的问题。车间作业调度要求能够很快适应市场需求的变化,即要求整个系统应具有鲁棒性、敏捷性与智能性。论文首先阐述和分析了目前已有的各种车间作业调度方式。然后运用Palmer算法建立仿真模型,运行仿真模型,分别分析比较需要生产多类型产品机器正常运转与某台机器失效一定时间后的最大作业时间,并通过仿真得出机器失效时的在制品数量变化图。然后通过基于遗传算法和最短作业时间(Shortest Processing Time,SPT)法则的混合流水线调度建立仿真模型,运行仿真模型,分别分析比较需要生产多类型产品机器正常运转与某台机器失效一定时间后的最大作业时间,然后通过仿真得出机器失效时的在制品数量变化图。最后建立基于队列长度估计量(Queue Length Estimator,QLE)的自组织仿真模型,工件能够根据实际情况自主选择机器进行作业调度,运行仿真模型,分别分析比较需要生产多类型产品机器正常运转与某台机器失效一定时间后的最大作业时间,并通过仿真得出机器失效时的在制品数量变化图。
【关键词】：Palmer算法 遗传算法 自主决策 作业调度
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB497
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究背景及意义7
• 1.2 本文研究内容7-8
• 1.3 论文研究方案8-9
• 1.3.1 研究方法8
• 1.3.2 技术路线8-9
• 1.3.3 文章结构9
• 1.4 Plant Simulation简介9-11
• 第二章 文献综述11-22
• 2.1 传统单线作业调度12-15
• 2.1.1 以Makespan为目标的求解算法13
• 2.1.2 以Total Flowtime为目标的求解算法13
• 2.1.3 以最小化Tardiness为目标的求解算法13-14
• 2.1.4 Palmer算法14-15
• 2.2 基于遗传算法的混合流水线调度15-20
• 2.2.1 HFSP的分类和推广15-16
• 2.2.2 HFSP的算法研究16-19
• 2.2.3 HFSP的应用研究19-20
• 2.3 基于局部信息的自主选择作业调度20-21
• 2.3.1 基于局部信息素更新的蚁群算法20-21
• 2.3.2 基于队列长度估计（QLE）的自主作业调度21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 传统单线调度22-27
• 3.1 PFSP问题的描述与假设22-23
• 3.1.1 问题的描述22-23
• 3.1.2 PFSP问题的假设23
• 3.2 Palmer启发式算法23-26
• 3.2.1 PFSP调度模型的建立。23-26
• 3.3 本章小结26-27
• 第四章 基于GA的混合流水线作业调度27-36
• 4.1 问题的描述与模型建立27-28
• 4.2 遗传算法28-30
• 4.2.1 遗传算法的生物学背景29
• 4.2.2 遗传算法的基本思想及特点29-30
• 4.3 Plant Simulation遗传算法优化模块30-32
• 4.4 HFSP的问题建模32-35
• 4.5 结果分析35-36
• 第五章 基于局部信息的自主作业调度36-41
• 5.1 问题的描述与模型建立36
• 5.2 建模与仿真36-40
• 5.3 本章小结40-41
• 第六章 总结和展望41-43
• 6.1 本文的主要结论41
• 6.2 创新点41
• 6.3 研究展望41-43
• 参考文献43-48
• 附录A 仿真程序代码48-55
• 个人简历55-56
• 致谢56

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本文编号：617571