不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题研究

发布时间：2017-12-04 15:10

  本文关键词：不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题研究

  更多相关文章： 作业车间调度 不确定性 柔性 提前/拖期 不同交货期窗口 遗传算法

【摘要】：随着经济的飞速发展以及消费者需求的多样化,市场竞争越来越激烈,以往少品种的生产模式逐渐被多品种的模式所替代。企业要想在市场竞争中立足长远,只有不断进行生产管理的优化。研究资源、时间、任务以及性能指标四者之间关系的生产调度,作为生产管理的核心,逐渐受到大家的重视。长期以来学者们利用各种智能计算方法来对其求解。在各种智能算法当中,遗传算法因为它具有较弱的依赖性和较强的鲁棒性而被普遍应用。目前车间调度课题的研究大都是针对确定型的,但是在实际生产的过程中,由于受到各种随机因素的影响,产品的处理时间以及交货期限往往是不确定的。为了更有效的指导实际的生产,本文在现有理论研究的基础上,深入研究了在不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题。本文首先对作业车间调度问题进行了研究,以降低产品生产过程总成本为目标,结合模糊数的相关知识,用三角模糊数表示加工处理时间,建立不确定条件下的作业车间调度问题模型,并设计了一种改进的遗传算法来求解所提出的问题。经过对算例的求解比较分析,验证该改进遗传算法的有效性。然后,针对更为复杂的柔性作业车间调度问题,建立不确定条件下的调度模型,考虑到模糊加工处理时间和交货期窗口,设计遗传算法进行求解,并通过算例进行测试,验证了该算法在求解不确定条件下的柔性作业车间调度问题的有效性。最后,介绍了某机械制造厂的生产状况。根据该企业具体的生产数据,用本文提出的算法进行求解,结果表明该方法能为该企业提供良好的生产决策。
【学位授予单位】：上海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F426.4

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本文编号：1251408