静态/动态订单下考虑时间窗的跨工序协同调度研究
发布时间：2020-12-07 07:42
随着中国制造2025政策的推行,制造型企业大量采用新型的智能装备进行“机器换人”,车间内工序之间采用AGV实现物流自动配送也逐渐增加,物流效率也大大提升,但同时对生产调度也提出了更高要求,不仅要考虑工序之间调度问题,同时还要考虑AGV的调度问题,存在两者之间的协同调度问题。因此进行将整体最优作为改善目标的协同调度方法显得十分必要,但传统的协同调度方法多局限于静态单工序调度,而对于贴近企业生产实际具有更大研究价值的跨工序动态协同调度研究则相对匮乏,难以真正体现出协同调度的改善价值。因此开展了静态/动态订单下考虑时间窗的跨工序协同调度研究,主要研究内容如下:(1)构建了静态、动态订单到达下考虑时间窗的跨工序协同调度模型。针对静态与动态订单情况下设计了考虑时间窗的跨工序协同调度模型。在该模型中考虑了时间窗惩罚的影响,并创新性地引入了考虑后工序加工特性的跨工序概念。同时针对动态订单模型重调度问题,设计了考虑随机订单和紧急订单扰动的混合时间窗驱动机制,能够保障动态订单连续稳定的进行生产。(2)设计了多目标混合离散蝙蝠算法。在传统蝙蝠算法回声定位原理的基础上,针对协同调度模型排列组合特点创新性地进...
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
蝙蝠算法工作流程图
MDBA 336.11 4.3812e+002 6.7136e+003 3.8191e+MODBA 1.3675e+000 5.1111e+003 7.1256e+002 1.7832e+6 MDE 7.9995e+002 1.3572e+003 4.221e+004 6.122e+MDBA 4.3331e+002 1.4647e+003 6.3314e+003 1.3641+MODBA 3.5975e-001 8.4143e+002 1.3647e+003 0.006 4-7 可以看出，通过 ZDT3、ZDT4、ZDT6 分别对 MDE、MDBA、MH所得的最优值、均值、最劣值及标准差进行比较可以得到，MHDB MDE 和 MDBA，所求解的精度也远优于 MDE 和 MDBA。本所涉合离散蝙蝠算法在求解排列组合问题，通过嵌套模拟退火算法和差高其全局搜索能力和计算精度。比较也是评判一个多目标 pareto 算法优劣重要参考依据，下图 4-1图 4-18 分别展示了 MDE、MDBA、MHDBA 分别针对 ZDT3、ZDT6 测试函数的前沿比较曲线图。从图中可以看出 MHDBA 在收性上要远高于 MDBA 和 MDE 算法，证明该算法是一种较为优异算法。
图 4-17 ZDT4 测试函数 pareto 前沿比较Figure 4-17. ZDT4 test function pareto frontier comparison
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合禁忌蝙蝠算法的AGV物料配送调度研究[J]. 魏永来,龙伟,李炎炎,石小秋,严佳兵. 组合机床与自动化加工技术. 2018(11)
[2]改进蝙蝠算法解决FFSP问题及其应用研究[J]. 尹建津,张贝克,高东,许欣. 计算机工程与应用. 2019(09)
[3]有新鲜度限制的易腐品生产-配送协同调度[J]. 吴瑶,马祖军,郑斌. 计算机应用. 2018(04)
[4]不确定环境下的产业链生产与配送协同调度优化[J]. 方伯芃,孙林夫. 计算机集成制造系统. 2018(01)
[5]易腐生鲜货品车辆路径问题的改进混合蝙蝠算法[J]. 殷亚,张惠珍. 计算机应用. 2017(12)
[6]易腐食品二级供应链生产调度与配送路线的协同优化[J]. 马雪丽,王淑云,刘晓冰,邵喜高. 工业工程与管理. 2017(02)
[7]两阶段装配流水车间加工与配送协同调度研究[J]. 马文琼,王恺. 工业工程与管理. 2016(06)
[8]批处理机环境下生产与两阶段运输协同调度问题研究[J]. 薛梅,周志平. 中国管理科学. 2016(S1)
[9]基于改进蝙蝠算法的柔性流水车间排产优化问题研究[J]. 韩忠华,朱伯秋,史海波,林硕. 计算机应用研究. 2017(07)
[10]混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度[J]. 徐华,张庭. 机械工程学报. 2016(18)
博士论文
[1]基于连续批加工的生产运输协同调度研究[D]. 裴军.合肥工业大学 2014
[2]协同进化算法及其应用研究[D]. 刘静.西安电子科技大学 2004
硕士论文
[1]批处理机环境下两阶段集成调度算法研究[D]. 卓雪雪.安徽大学 2018
[2]网上订餐生产配送联合调度模型及算法研究[D]. 易彩玉.大连理工大学 2016
[3]具有交货期窗口约束的单机制造与运输交付协同调度问题求解研究[D]. 柴军红.东北大学 2010
本文编号：2902902
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
蝙蝠算法工作流程图
MDBA 336.11 4.3812e+002 6.7136e+003 3.8191e+MODBA 1.3675e+000 5.1111e+003 7.1256e+002 1.7832e+6 MDE 7.9995e+002 1.3572e+003 4.221e+004 6.122e+MDBA 4.3331e+002 1.4647e+003 6.3314e+003 1.3641+MODBA 3.5975e-001 8.4143e+002 1.3647e+003 0.006 4-7 可以看出，通过 ZDT3、ZDT4、ZDT6 分别对 MDE、MDBA、MH所得的最优值、均值、最劣值及标准差进行比较可以得到，MHDB MDE 和 MDBA，所求解的精度也远优于 MDE 和 MDBA。本所涉合离散蝙蝠算法在求解排列组合问题，通过嵌套模拟退火算法和差高其全局搜索能力和计算精度。比较也是评判一个多目标 pareto 算法优劣重要参考依据，下图 4-1图 4-18 分别展示了 MDE、MDBA、MHDBA 分别针对 ZDT3、ZDT6 测试函数的前沿比较曲线图。从图中可以看出 MHDBA 在收性上要远高于 MDBA 和 MDE 算法，证明该算法是一种较为优异算法。
图 4-17 ZDT4 测试函数 pareto 前沿比较Figure 4-17. ZDT4 test function pareto frontier comparison
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合禁忌蝙蝠算法的AGV物料配送调度研究[J]. 魏永来,龙伟,李炎炎,石小秋,严佳兵. 组合机床与自动化加工技术. 2018(11)
[2]改进蝙蝠算法解决FFSP问题及其应用研究[J]. 尹建津,张贝克,高东,许欣. 计算机工程与应用. 2019(09)
[3]有新鲜度限制的易腐品生产-配送协同调度[J]. 吴瑶,马祖军,郑斌. 计算机应用. 2018(04)
[4]不确定环境下的产业链生产与配送协同调度优化[J]. 方伯芃,孙林夫. 计算机集成制造系统. 2018(01)
[5]易腐生鲜货品车辆路径问题的改进混合蝙蝠算法[J]. 殷亚,张惠珍. 计算机应用. 2017(12)
[6]易腐食品二级供应链生产调度与配送路线的协同优化[J]. 马雪丽,王淑云,刘晓冰,邵喜高. 工业工程与管理. 2017(02)
[7]两阶段装配流水车间加工与配送协同调度研究[J]. 马文琼,王恺. 工业工程与管理. 2016(06)
[8]批处理机环境下生产与两阶段运输协同调度问题研究[J]. 薛梅,周志平. 中国管理科学. 2016(S1)
[9]基于改进蝙蝠算法的柔性流水车间排产优化问题研究[J]. 韩忠华,朱伯秋,史海波,林硕. 计算机应用研究. 2017(07)
[10]混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度[J]. 徐华,张庭. 机械工程学报. 2016(18)
博士论文
[1]基于连续批加工的生产运输协同调度研究[D]. 裴军.合肥工业大学 2014
[2]协同进化算法及其应用研究[D]. 刘静.西安电子科技大学 2004
硕士论文
[1]批处理机环境下两阶段集成调度算法研究[D]. 卓雪雪.安徽大学 2018
[2]网上订餐生产配送联合调度模型及算法研究[D]. 易彩玉.大连理工大学 2016
[3]具有交货期窗口约束的单机制造与运输交付协同调度问题求解研究[D]. 柴军红.东北大学 2010
本文编号：2902902
本文链接：https://www.wllwen.com/jixiegongchenglunwen/2902902.html
