基于遗传退火算法的车间调度研究与应用

发布时间：2017-11-03 14:11

  本文关键词：基于遗传退火算法的车间调度研究与应用

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【摘要】：生产车间调度是现代离散制造业中一个重要的组成部分,它能将生产资源进行合理的分配以达到预期的生产目标。合理的生产计划能够提高设备和原材料的利用率,降低生产成本,提高生产效益,因此如何运用计算机技术快速得到合理的调度方案成为学者研究的热点。本文首先详细分析车间调度问题,介绍国内外的研究状况,在此基础之上建立以完工时间最短为目标函数的数学模型。然后介绍遗传算法基本流程和遗传算子操作,分析遗传算法的优缺点,针对遗传算法容易陷入局部最优解的不足之处,引入模拟退火算法,提出遗传退火算法。遗传退火算法重新设计了基于工件编号的交叉算子和变异算子;采用自适应交叉概率和变异概率;在每一代遗传进化中引入Metropolis接受准则。用遗传退火算法、模拟退火算法以及遗传算法分别对Job Shop Scheduling Problem中的FT06问题进行仿真,仿真结果表明遗传退火算法能够提高算法的搜索能力,避免陷入局部最优解。其次针对实际生产过程中最常见的紧急订单加入、机器故障以及订单撤销这三种突发事件,对生产车间动态调度问题进行研究。建立动态调度问题的数学模型,采用事件驱动策略,结合滚动窗口技术,并用遗传退火算法求解动态调度问题。最后以某轴承加工厂作为对象,分析轴承厂的生产需求,确定车间调度系统的功能框架,现场采集实时数据并录入到后台数据库中。以遗传退火算法为核心,开发了基于遗传退火算法的车间调度系统。将该系统运用到实际生产车间中,取得了良好的效果,进一步证明算法的有效性。
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH186;TP18

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