基于混合算法的车间作业调度问题研究

发布时间：2020-09-16 10:13

　　随着全球经济逐步走向一体化,产品的开发设计、制造周期大大缩短,单件、多品种、小批量生产方式成为制造业的主流生产方式。这种生产方式对生产制造资源的统筹调度利用要求很高,要求生产要素能够快速响应市场需求。相关统计资料显示,生产过程中零件95%的时间处于运输、等待等非增值环节,如何有效制定生产计划,合理调配生产资源,从而减少非增值环节时间,缩短生产周期,降低成本,已经为越来越多的企业和研究机构所关注。在如今这样一个市场瞬息万变的时代,缩短生产周期快速响应市场需求显得尤为重要,这关系到企业的生存。因此如何调度生产资源,减少这部分不产生价值的时间成为许多生产性企业所面临的严峻问题。针对这一现状,本文研究了基于混合遗传算法的车间作业调度问题,通过将遗传算法和蚁群算法混合使用,构成混合算法来求解问题的最优解。该混合算法综合了两智能算法的优点,有效地避免了单独应用求解的缺陷,算法的特点是采用基于工序的编码方法,引入基于邻域搜索的变异方式;两算法的结合处,采用人为增加遗传算法得到较优解路径上初始信息素的值。本文分别以流程时间最小化、最小拖期时间为优化指标,应用混合算法对车间调度进行优化。设计了产生动态调度的解码方法,并以若干个纺织机械零件构成调度问题实例,用不同的优化指标对该问题实例进行求解,仿真计算结果表明,与单独采用遗传算法或蚂蚁算法相比,混合算法在求解车间调度问题时具有更快的求解速度和更优的全局搜索能力。在混合遗传算法的基础上,开发了一个车间作业调度原型系统,该系统初步实现了以流程时间最小化和最小拖期时间为优化指标的车间调度功能,并能将调度结果以表格和甘特图形式输出。
【学位单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2009
【中图分类】：TH186
【部分图文】：

甘特图,甘特图,解码算法,工序

位置的工序具有较高的优先权，比其他有较高位置的工序优先调度。例如，在此算例中假设染色体为【 121122333」。根据解码步骤得到相应的设备顺序列表为【154123145]o改进前的解码方法产生的调度甘特图如图4一3o改进后，设oij，。表示工件i的第j道工序在设备m上加工，染色体【 121122333]可以被解码为[o川 021501240，31%2%。么l，气4%小工序。川的优先权最高优先调度，然后是几15，依此类推，最后产生的活动调度甘特图如图4一4所示。千一图4一3角罕码所得的半活动调度甘特图 1311311~一一一一~一~一一一一一-一一 1322图4一4改进后解码算法产生的活动调度甘特图由上面两个甘特图知工件2的第1道工序在ms可以在时间0开始加工;工件1的第2到工序可以在时间2开始加工;工件2第2道工序可以在时间2开始加工;等等。半活动调度可以通过这些工序的左移得到一个活动调度

甘特图,问题空间,甘特图

{JoB3:…麦挤二二， 142128井又犯二结歹艾打犷图4一 85X6问题空间调度甘特图4.5.7结论分析由调度甘特图和表4一5工件的交货期，可以明显看出，只有jobl和job3两个工件的加工完成时间，超出交货期的要求，jobl拖期时间为6分钟、job3拖期时间为0.smin。其余工件均提前完成。对5X6问题空间，基木遗传算法、蚁群算法也能搜索到问题最优解，但其迭代的次数分别为12次、10次，它们各自运算时间远远大于混合算法的4分58秒。经过对不同优化指标车间调度问题的仿真，与基本遗传算法、蚁群算法相比较，其结果再次证明混合算法具有快速较强的寻优能力，较大程度上缩短了算法的运算时间。4.6本章小结本文以第3章为理论基础

甘特图,柔性车间,调度系统,主界面

生生成对应的甘特图图返返回主界面面图5一1系统总体框架5.4基础数据库管理模块5.4.1主界面模块车间调度主界面如图5一2所示，左上角车间调度系统为该系统名字，下方是一个工具栏，工具栏中有若干个下拉式菜单，通过单击不同的子菜单可以进入到柔性车间调度系统不同的子模块。所有子模都是由此主界面处进入。羚凿釜墨赘鞘登臀瞪睽贯渊赞鞘登瞪系统基础数据库管理生产调度计茸调度结果生产甘特图打印帮助图5一2柔性车间调度系统土界面

【参考文献】