混合流水车间负荷平衡排产优化问题研究

发布时间：2017-09-24 02:07

  本文关键词：混合流水车间负荷平衡排产优化问题研究

  更多相关文章： 混合流水车间 差分进化算法 双种群自适应差分进化算法 动态自适应差分进化算法 makespan 负荷平衡 可重入工序

【摘要】：混合流水车间(Hybrid flow shop,HFS)是并行机工序与经典Flow-shop的结合与延伸,广泛存在于车辆制造、半导体生产以及大型装备制造等重要国民经济邻域。混合流水车间的典型特征为多任务、多工序、多并行机,在加工过程中,不同类型工件在同一工序加工工时不同,相同类型工件在同一工序不同并行工位加工工时亦不相同即并行工位之间存在作业能力差异。混合流水车间排产是集工位分配和工件排序为一体的问题,相较flow shop问题复杂很多,是典型的NP-hard问题。车间负荷平衡旨在在车间生产过程中,使每个可用工位被分配到的需要加工的工件数相对均衡,以此避免工位过载或空闲情况发生,从而提高生产效率;伴随着多品种、小批量的车间生产模式的普及,在混合流水车间生产过程中,工件类型繁多,其排产过程负荷数据信息量较大,统计困难,从而难以控制工位上负荷的分配,再加上现今排产执行系统对负荷平衡问题尚未有一个完整的评价指标体系,所以研究混合流水车间负荷平衡排产优化问题(Hybrid flow shop-load balancing scheduling problem,HFS-LBSP)具有重要的理论意义和实际应用价值。本文针对混合流水车间负荷平衡排产优化问题,分析其车间生产动态规律结合离散系统建模理论,建立混合流水车间数学规划模型,然后从混合流水车间负荷平衡问题的优化方法、评价指标、可重入约束限制三个方面进行深入研究。在优化方法方面,随着群体智能算法优越性的日益突出,应用领域的扩大,本文选择具有参数少,操作简单,优化效果较好的差分进化算法(Differential evolution algorithm,DE)及其改进算法作为混合流水车间排产优化问题的全局优化算法。在优化目标方面,首先,选择能直接反映车间生产效率的经典makespan问题,以验证DE算法及其改进算法对混合流水车间排产优化问题的求解能力;其次,考虑到在混合流水车间负荷平衡优化问题中,既要均衡并行工位负载,同时也要保证车间生产效率;因此在评价指标设计时,将并行工位加工时间负荷平衡代价与总工位等待时间加权求和之值作为负荷平衡评价指标。最后,考虑到在混合流水车间生产过程中,往往存在可重入工序,即某些加工任务可能会在某些工位多次加工,这将进一步增大在混合流水车间均衡并行工位负荷的难度,因此,本文也将带可重入工序约束的负荷平衡问题纳入研究内容。主要研究内容方面:首先,建立混合流水车间排产优化问题的数学规划模型。该模型涵盖混合流水车间中的工序、并行工位、流程等对象以及这些对象间的约束关系。其次,研究群体智能算法,包括经典GA算法、新型算法布谷鸟搜索算法(Cuckoo search algorithm,CS)、与DE算法,通过实际车间仿真数据对混合流水车间makespan问题进行优化验证DE算法的优越性;然后,对DE算法进行改进分析,提出双种群自适应差分进化算法(Double population self-adaptive differential evolution algorithm,DPSADE)与动态自适应差分进化算法(Dynamic self-adaptive differential evolution algorithm,DSADE),并以验证它们的优化性能。其次,针对混合流水车间负荷平衡排产优化问题,分析负荷平衡影响因素,构建混合流水车间负荷平衡排产优化问题的评价指标体系,将工位加工时间负荷平衡代价和总工位等待时间加权求和后作为负荷平衡综合评价指标,采用DPSADE算法作为全局优化算法对其进行优化求解,并基于发动机车间的实例数据与GA、DE、SADE算法进行仿真比较,负荷平衡评价指标降低幅度在30%左右。其次,考虑到若混合流水车间排产过程中存在可重入工序的约束,其生产过程中工件、工位的实时状态统计难度加大,车间不确定因素增多,其工位的负荷平衡控制更加困难,因此,对可重入混合流水车间负荷平衡问题展开深入研究,设计了基于工件加工流程的编码方法并结合时间窗约束与最大剩余时间规则进行解码,采用DSADE算法进行全局优化,并基于客车制造中涂装车间多遍彩条工序段的实例数据与已有GA、DE、SADE算法进行仿真比较,负荷平衡评价指标平均降低幅度超过20%。
【关键词】：混合流水车间 差分进化算法 双种群自适应差分进化算法 动态自适应差分进化算法 makespan 负荷平衡 可重入工序
【学位授予单位】：沈阳建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB49
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 课题来源及研究背景12-13
• 1.2 课题研究目的与意义13
• 1.3 混合流水车间排产优化问题研究现状13-15
• 1.4 论文内容与创新点15-16
• 1.5 论文结构16-18
• 第二章 混合流水车间排产优化问题数学模型建立18-24
• 2.1 混合流水车间排产优化问题描述18
• 2.2 混合流水车间排产优化问题数学规划模型18-20
• 2.3 混合流水车间排产过程动态分析20-23
• 2.4 小结23-24
• 第三章 混合流水车间群体智能优化算法应用研究24-40
• 3.1 群体智能优化算法简述24
• 3.2 面向混合流水车间的DE算法研究24-29
• 3.2.1 DE算法描述25-26
• 3.2.2 DE算法求解混合流水车间makespan问题26-29
• 3.3 面向混合流水车间排产优化问题的DSADE算法29-34
• 3.3.1 参数随进化停止代数自适应调整策略29-30
• 3.3.2 基于汉明距离的种群动态更新机制30-33
• 3.3.3 DSADE算法求解混合流水车间排产优化问题性能测试33-34
• 3.4 面向混合流水车间排产优化问题的DPSADE算法34-39
• 3.4.1 双种群自适应差分进化算法描述35
• 3.4.2 DPSADE算法参数35-36
• 3.4.3 DPSADE算法流程描述36-38
• 3.4.4 DPSADE算法求解混合流水车间排产优化问题性能测试38-39
• 3.5 小结39-40
• 第四章 DPSADE算法求解混合流水车间负荷平衡问题40-48
• 4.1 混合流水车间负荷平衡问题阐述40-41
• 4.2 混合流水车间负荷平衡排产优化问题数学评价指标设计41-43
• 4.2.1 基于工位加工时间的混合流水车间负荷平衡代价41
• 4.2.2 总工位加工等待时间41-42
• 4.2.3 混合流水车间负荷平衡综合代价42
• 4.2.4 混合流水车间负荷平衡辅助评价指标42-43
• 4.3 仿真设计与结果分析43-47
• 4.4 小结47-48
• 第五章 DSADE算法求解可重入混合流水车间负荷平衡问题48-60
• 5.1 可重入混合流水车间负荷平衡问题阐述48-49
• 5.2 可重入混合流水车间排产优化问题数学规划模型49-52
• 5.2.1 模型参数49-50
• 5.2.2 假设变量和基本约束关系50-51
• 5.2.3 时间窗约束模型51-52
• 5.3 DSADE算法设计52-53
• 5.4 仿真设计与结果分析53-58
• 5.4.1 排产数据53-55
• 5.4.2 设置进化参数55-56
• 5.4.3 仿真结果与分析56-58
• 5.5 小结58-60
• 第六章 结论60-62
• 6.1 结论60
• 6.2 展望60-62
• 参考文献62-66
• 作者简介66
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文66-68
• 致谢68-69

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本文编号：908734