双资源多目标调度模型及其算法研究

发布时间：2017-04-30 22:12

  本文关键词：双资源多目标调度模型及其算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：生产调度是企业生产管理的关键环节。经典生产调度模型中,部分研究模型虽同时考虑了机器设备和操作工人,但通常将二者视为无关联的相互独立的资源；在当前单件小批量生产方式下大量存在不同工人操作同一设备的效率不同以及同一工人操作不同设备的操作效率不同的现象,即存在差异性工人操作效率；此外,传统计划的制定往往以静态的生产状态为基础,而不考虑实际调度过程中出现的变化,这将导致计划与调度的严重脱节,也未曾考虑自身加工能力不足时的协作问题；最后,目前过于理想化的单目标优化算法已无法解决调度本身具有的多目标性问题。因此,对双资源多目标调度问题的研究具有重要意义。本文以生产调度为研究对象,首先建立了考虑差异性操作效率的双资源多目标调度模型；接着建立了双资源多目标集成协作计划与调度模型；在此过程中选择并改进了SPEA2算法来对模型进行求解。1.建立了考虑差异性操作效率的双资源多目标调度模型。针对复杂制造业环境下实际调度过程受多种资源约束的问题,考虑存在差异性工人操作效率的影响,建立了一种包含机器设备和操作工人两种约束资源的双资源多目标调度模型,并以完工时间最短、加工成本最低以及总拖期最短为目标来进行优化。该模型引入制造过程中能动性最大的一类资源——人力资源,同时考虑操作工人之间存在的差异性操作效率,使生产作业排程和工人的派工更为合理,使生产调度模型更贴近实际。2.建立了双资源多目标集成协作计划与调度模型。针对现有生产系统中协作计划、生产计划以及调度方案不能同步制定的问题,考虑在供应链环境下有协作的计划与调度,建立了一种以完工时间最短、加工成本最低以及总拖期最短为目标的包含机器设备和操作工人两种约束资源的双资源多目标集成协作计划与调度模型。该模型在生成生产计划与调度策略的同时,还生成了协作计划,解决了实际生产中计划与调度常常严重脱节的问题,使双资源调度模型的研究更具现实意义。3.设计了基于Pareto最优的多目标模型求解算法。综合权衡了SPEA2的优点及其在收敛性、解集分布性、运行效率这三方面的优越性之后,以SPEA2为基础设计了本文的多目标求解算法。针对双资源调度问题,设计了包含工序、机器和操作工人的三维编码方案。在此基础上,针对协作问题,设计了包含协作决策变量染色体的编码方案。同时根据各模型的特殊性,设计了相应的选择、交叉、变异等进化操作,并用该算法分别求解本文的两个模型。最后,仿真分析证明了本文所提模型的正确性及算法的有效性。
【关键词】：双资源调度 多目标 操作效率 协作计划 集成模型
【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB497;F273
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-28
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究现状11-13
• 1.3 生产调度问题13-23
• 1.3.1 问题描述13-14
• 1.3.2 生产调度及机器加工的类型14-16
• 1.3.3 调度方法及特点16-22
• 1.3.4 生产调度问题的发展方向22-23
• 1.4 课题来源及意义23-25
• 1.4.1 课题来源23
• 1.4.2 研究意义23-25
• 1.5 全文研究内容及组织结构25-28
• 第二章 多目标进化算法28-37
• 2.1 多目标优化问题28-32
• 2.1.1 多目标优化问题的发展31-32
• 2.1.2 多目标优化问题的特点32
• 2.2 多目标进化算法32-36
• 2.2.1 多目标进化算法的描述32-33
• 2.2.2 多目标进化算法分类33-35
• 2.2.3 基于Pareto的多目标进化算法基本框架35-36
• 2.3 本文多目标进化算法选择36
• 2.3.1 计算复杂性理论基础36
• 2.3.2 SPEA2算法的有效性分析36
• 2.4 本章小结36-37
• 第三章 考虑差异性操作效率的双资源多目标调度模型及其求解算法37-50
• 3.1 双资源生产调度问题37-39
• 3.1.1 资源的分类37-38
• 3.1.2 双资源调度问题的研究对象及分派规则38-39
• 3.2 建立模型39-41
• 3.2.1 问题描述39-40
• 3.2.2 目标函数40-41
• 3.3 基于SPEA2的求解算法设计41-45
• 3.3.1 算法流程41-42
• 3.3.2 编码方式42-43
• 3.3.3 选择操作43-44
• 3.3.4 交叉操作44-45
• 3.3.5 变异操作45
• 3.4 仿真与分析45-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第四章 双资源多目标集成协作计划与调度模型及其求解算法50-61
• 4.1 集成协作计划与调度50-52
• 4.1.1 协作计划与调度问题50-52
• 4.1.2 协作计划与调度的一般流程52
• 4.2 建立模型52-54
• 4.2.1 问题描述52-53
• 4.2.2 目标函数53-54
• 4.3 算法设计54-57
• 4.3.1 归档集54-55
• 4.3.2 编码方式55-56
• 4.3.3 选择操作56
• 4.3.4 交叉操作56
• 4.3.5 变异操作56-57
• 4.4 仿真与分析57-59
• 4.5 决策程序59-60
• 4.6 本章小结60-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 5.1 总结61
• 5.2 展望61-63
• 参考文献63-69
• 致谢69-70
• 攻读学位期间发表学术论文目录70-71
• 攻读学位期间参与科研项目71-72

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本文编号：337708