考虑行为主体感知的柔件作业车间调度干扰管理研究
发布时间：2021-10-24 01:00
车间调度优化是实现智能制造的基础和关键,高效的调度优化技术有助于制造企业实现高效率、高柔性和高可靠性。人在加工制造系统中并不总是追求“利益最大化”,而是根据自己的认识和自己的有限思维,做出“让自己最满意的选择”,从而制约了这个“人-机”协同系统的运行效率。机器故障、订单取消、紧急订单等干扰事件会造成初始调度计划不可行,并导致加工制造系统参与者出现消极情绪和利益损失,此时需要尽可能减小扰动对加工系统参与者的扰动影响,并快速对干扰事件做出反应,提高制造的敏捷化、智能化程度。论文首先分析了考虑行为的车间调度干扰管理研究现状以及研究中存在的问题,阐述了车间调度干扰管理理论、行为运筹理论和常用的智能优化算法。然后,分析了干扰事件发生后行为主体不满意度的度量方法,采用前景理论对干扰事件发生后客户、制造商和劳动工人的行为特点进行定性化描述,利用未确知理论对行为主体的不满意度进行定量化度量,构建了考虑行为主体感知的柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSSP）多目标干扰管理模型;其次,针对该问题的特点改进快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ...
【文章来源】：河北工程大学河北省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Pareto解在1f-2f-3f空间的分布
河北工程大学硕士学位论文 结果分析.1 结果对比每一个解表示一个调度,调度的综合不满意度大小表示调度对干扰事件的，综合不满意度越小代表对干扰事件的处理能力越强,也即干扰事件对生统的扰动越小，因此选取综合不满意度最小的调度作为该问题的最优解。甘特图如图 5-4，为了对比干扰管理效果，将干扰管理结果与重调度、完度、AOR 右移调度结果进行对比，如图 5-5、图 5-6、图 5-7。不同调度完工时间对比结果，如表 5-4 所示；对不同调度方法所造成的不满意度对 5-5 所示。
图 5-4 干扰管理最优调度Fig 5-4 Interference management optimal scheduling图 5-5 重调度方案Fig 5-5 Rescheduling scheme
【参考文献】：
期刊论文
[1]恶化效应下加工时间可控的新工件到达干扰管理[J]. 王杜娟,刘锋,王延章. 系统管理学报. 2016(05)
[2]求解扩展双资源约束作业车间调度的分支种群遗传算法[J]. 李兢尧,黄媛,王军强,郭阳明. 西北工业大学学报. 2016(04)
[3]基于压缩时窗的双资源约束作业车间调度策略[J]. 李兢尧,黄媛,王军强. 计算机集成制造系统. 2016(12)
[4]基于行为运筹的生产调度干扰管理模型[J]. 丁秋雷,姜洋. 系统工程理论与实践. 2016(03)
[5]置换流水车间新工件到达干扰管理研究[J]. 刘亚净,赵奇楠,王建军. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2016(01)
[6]智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J]. 周济. 中国机械工程. 2015(17)
[7]考虑行为主体的置换流水车间干扰管理研究[J]. 王建军,刘亚净,刘锋,李婷婷. 系统工程理论与实践. 2015(12)
[8]基于近亲变异NSGA-Ⅱ算法的多目标柔性作业车间调度[J]. 陈鸿海,蒋增强,左乐,张彦如. 农业机械学报. 2015(04)
[9]具有恶化效应的新工件到达生产调度干扰管理[J]. 王杜娟,王建军,刘春来,王延章. 系统工程理论与实践. 2015(02)
[10]面向job shop调度的关系传播链[J]. 王军强,王烁,张承武,崔福东,孙树栋. 计算机集成制造系统. 2014(08)
博士论文
[1]生产调度干扰管理模型和算法研究[D]. 刘锋.大连理工大学 2014
硕士论文
[1]基于混合遗传算法的作业车间多目标优化调度及系统开发研究[D]. 高一.东华大学 2014
[2]基于前景理论的出发时刻和出行路径选择模型研究[D]. 杨志勇.哈尔滨工业大学 2007
[3]非支配排序遗传算法（NSGA）的研究与应用[D]. 高媛.浙江大学 2006
本文编号：3454262
【文章来源】：河北工程大学河北省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Pareto解在1f-2f-3f空间的分布
河北工程大学硕士学位论文 结果分析.1 结果对比每一个解表示一个调度,调度的综合不满意度大小表示调度对干扰事件的，综合不满意度越小代表对干扰事件的处理能力越强,也即干扰事件对生统的扰动越小，因此选取综合不满意度最小的调度作为该问题的最优解。甘特图如图 5-4，为了对比干扰管理效果，将干扰管理结果与重调度、完度、AOR 右移调度结果进行对比，如图 5-5、图 5-6、图 5-7。不同调度完工时间对比结果，如表 5-4 所示；对不同调度方法所造成的不满意度对 5-5 所示。
图 5-4 干扰管理最优调度Fig 5-4 Interference management optimal scheduling图 5-5 重调度方案Fig 5-5 Rescheduling scheme
【参考文献】：
期刊论文
[1]恶化效应下加工时间可控的新工件到达干扰管理[J]. 王杜娟,刘锋,王延章. 系统管理学报. 2016(05)
[2]求解扩展双资源约束作业车间调度的分支种群遗传算法[J]. 李兢尧,黄媛,王军强,郭阳明. 西北工业大学学报. 2016(04)
[3]基于压缩时窗的双资源约束作业车间调度策略[J]. 李兢尧,黄媛,王军强. 计算机集成制造系统. 2016(12)
[4]基于行为运筹的生产调度干扰管理模型[J]. 丁秋雷,姜洋. 系统工程理论与实践. 2016(03)
[5]置换流水车间新工件到达干扰管理研究[J]. 刘亚净,赵奇楠,王建军. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2016(01)
[6]智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J]. 周济. 中国机械工程. 2015(17)
[7]考虑行为主体的置换流水车间干扰管理研究[J]. 王建军,刘亚净,刘锋,李婷婷. 系统工程理论与实践. 2015(12)
[8]基于近亲变异NSGA-Ⅱ算法的多目标柔性作业车间调度[J]. 陈鸿海,蒋增强,左乐,张彦如. 农业机械学报. 2015(04)
[9]具有恶化效应的新工件到达生产调度干扰管理[J]. 王杜娟,王建军,刘春来,王延章. 系统工程理论与实践. 2015(02)
[10]面向job shop调度的关系传播链[J]. 王军强,王烁,张承武,崔福东,孙树栋. 计算机集成制造系统. 2014(08)
博士论文
[1]生产调度干扰管理模型和算法研究[D]. 刘锋.大连理工大学 2014
硕士论文
[1]基于混合遗传算法的作业车间多目标优化调度及系统开发研究[D]. 高一.东华大学 2014
[2]基于前景理论的出发时刻和出行路径选择模型研究[D]. 杨志勇.哈尔滨工业大学 2007
[3]非支配排序遗传算法（NSGA）的研究与应用[D]. 高媛.浙江大学 2006
本文编号：3454262
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