基于电梯DFS的车间智能调度决策研究与系统开发

发布时间：2017-06-09 02:06

  本文关键词：基于电梯DFS的车间智能调度决策研究与系统开发，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在信息化的今天,制造企业打造数字化工厂系统尤为显得重要,而车间调度则是数字工厂系统中的关键一环。论文以某电梯零部件制造企业的数字化工厂系统的研究与开发为背景,以萤火虫算法为主要优化手段,对车间智能调度技术做了如下的研究:(1)对车间调度问题分类、特点、性能指标、研究方法作了比较细致的阐述,在此基础上说明了车间调度问题的研究现状和发展趋势;(2)针对柔性作业车间调度问题,建立了数学模型,提出了一种VEDFA来求解该问题,该算法首先将标准萤火虫算法进行离散化处理,采用分步更新的策略进行萤火虫位置的更新,采用病毒感染操作加强了群体的协作能力和动态搜索能力,通过Interchange邻域结构加强算法的局部搜索能力,通过实例验证了该算法的有效性;(3)针对多资源多目标的车间调度问题,建立了数学模型,提出了IMOFA来求解该问题,设计了一种多资源约束下的活动化解码算法。IMOFA在标准多目标萤火虫算法中引进了差分算子加强群体间的协作与竞争,采用基于密集距离的外部档案维护,保证了解集的均匀性,并采用Baldwinian学习策略在外部档案执行局部搜索。最后采用了层次分析法和熵理论相结合的决策方法对多目标进行决策,通过实例验证了IMOFA和多目标决策方法的有效性;(4)针对多资源多目标的车间动态调度问题,采用了基于周期和事件驱动的滚动窗口的再调度策略,设计了基于冻结时段的系统状态更新策略,保证了新的调度方案与原调度方案的有效衔接。在此基础上建立了动态调度问题的数学模型,并提出了IMOFA-II来生成再调度方案,该算法采用“非支配排序+拥挤距离”来实现萤火虫亮度的比较,使用交叉和变异的方式实现萤火虫位置的更新,并设计了精英保留策略,通过实例验证了IMOFA-II的有效性。最后,论文在以上理论研究和已开发出的数字化工厂系统的基础上设计了车间智能调度系统的数据库,利用Power Builder 11.5和MATLAB开发了原型系统,初步实现了对车间实行智能调度。
【关键词】：数字化工厂 萤火虫算法 多资源 多目标 智能调度
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH186;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-23
• 1.1 课题研究背景8
• 1.2 数字化工厂概述8-10
• 1.2.1 数字化工厂概念8-9
• 1.2.2 数字化工厂的关键技术9-10
• 1.2.3 数字化工厂的应用现状10
• 1.3 车间调度问题概述10-20
• 1.3.1 车间调度问题的含义10
• 1.3.2 车间调度问题的分类10-12
• 1.3.3 车间调度问题的特点12-13
• 1.3.4 车间调度问题的性能指标13
• 1.3.5 车间调度问题的研究方法13-18
• 1.3.6 车间调度问题的研究现状与发展趋势18-20
• 1.4 课题主要来源、主要内容与研究意义20-22
• 1.4.1 课题主要来源20-21
• 1.4.2 研究的主要内容21
• 1.4.3 研究的意义21-22
• 1.5 本章小结22-23
• 第二章 柔性作业车间调度问题的研究23-38
• 2.1 柔性作业车间调度问题数学模型的建立23-24
• 2.1.1 问题描述23
• 2.1.2 数学模型23-24
• 2.2 标准萤火虫算法24-26
• 2.2.1 算法原理25
• 2.2.2 算法描述25
• 2.2.3 算法的执行步骤25-26
• 2.3 求解FJSP的病毒离散萤火虫算法26-33
• 2.3.1 编码、解码26-28
• 2.3.2 产生初始解28
• 2.3.3 计算萤火虫的荧光度28
• 2.3.4 离散萤火虫主群体的更新操作28-30
• 2.3.5 病毒群体的感染操作30-31
• 2.3.6 基于Interchange邻域结构的局部搜索31
• 2.3.7 VEDFA算法步骤和流程图31-33
• 2.4 实例仿真与分析33-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第三章 多资源多目标车间调度问题的研究38-54
• 3.1 多资源多目标车间调度数学模型的建立38-41
• 3.1.1 问题描述38-39
• 3.1.2 数学模型39-41
• 3.2 基于IMOFA的多资源多目标车间调度问题求解41-48
• 3.2.1 编码与解码41-42
• 3.2.2 标准多目标萤火虫算法42-43
• 3.2.3 离散萤火虫算法描述43-44
• 3.2.4 差分进化算子44-46
• 3.2.5 外部档案维护过程46
• 3.2.6 多目标局部搜索策略46-47
• 3.2.7 IMOFA算法步骤47-48
• 3.3 实例仿真与分析48-49
• 3.3.1 实例描述48-49
• 3.3.2 仿真结果49
• 3.4 A-E多目标决策49-53
• 3.4.1 基于A-E和欧式范数的决策模型49-50
• 3.4.2 A-E权重确定的步骤及实例验证50-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第四章 多资源多目标车间动态调度问题的研究54-68
• 4.1 动态调度问题的概述54-56
• 4.1.1 车间动态调度的研究方法54
• 4.1.2 车间动态事件分类总结54-55
• 4.1.3 车间动态调度策略55-56
• 4.2 基于周期和事件驱动的滚动窗口再调度策略56-58
• 4.2.1 再调度零件窗口的确定57
• 4.2.2 再调度系统状态更新57-58
• 4.3 多资源多目标车间动态调度数学模型的建立58-59
• 4.3.1 问题描述58
• 4.3.2 数学模型58-59
• 4.4 基于IMOFA-II的多资源多目标车间动态调度问题求解59-64
• 4.4.1 编码与解码59-60
• 4.4.2 萤火虫亮度比较60-61
• 4.4.3 萤火虫位置更新操作61-63
• 4.4.4 改进的精英策略63
• 4.4.5 IMOFA-II算法步骤63-64
• 4.5 实例仿真与分析64-66
• 4.5.1 周期再调度64-65
• 4.5.2 机器故障再调度65
• 4.5.3 机器故障修复再调度65-66
• 4.5.4 结果分析66
• 4.6 本章小结66-68
• 第五章 原型系统设计与开发68-90
• 5.1 电梯DFS及其车间智能调度系统概述68-71
• 5.1.1 电梯DFS的主要内容与功能模块68-71
• 5.1.2 车间智能调度系统简介71
• 5.2 车间智能调度系统设计与实现71-89
• 5.2.1 系统体系结构71-72
• 5.2.2 系统开发环境72-73
• 5.2.3 系统功能模块及功能建模73-76
• 5.2.4 系统信息模型76-79
• 5.2.5 系统运行界面79-89
• 5.3 本章小结89-90
• 第六章 结论与展望90-92
• 6.1 结论90-91
• 6.1.1 主要工作90-91
• 6.1.2 主要创新点91
• 6.2 展望91-92
• 致谢92-93
• 参考文献93-98
• 附录： 作者在攻读硕士学位期间发表的论文98

【参考文献】

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本文编号：434205