Holon架构下带顺序相关生产准备时间的调度研究

发布时间：2017-07-04 23:08

  本文关键词：Holon架构下带顺序相关生产准备时间的调度研究

  更多相关文章： Holon制造执行系统 带顺序相关生产准备时间 小生境混合微粒群 动态重调度

【摘要】：为解决带顺序相关准备时间的车间作业(Jobshop Scheduling With Sequence Dependent Setup Time,JSSDST)动态调度问题,开展了Holon架构下带顺序相关准备时间的车间作业调度问题研究,包括Holon制造系统体系及其控制体系建立、合同网协议协商机制、JSSDST车间调度数学模型建立及适用于JSSDST调度问题的小生境混合微粒群算法设计、JSSDST车间的静态预调度及动态重调度等内容,主要研究工作如下:1.建立了Holon制造系统架构和HMS控制系统。结合经典的PROSA架构模型,拟将车间内各部分实体映射到Holon系统中,并最终归纳为5种Holon,分别为:资源Holon、产品Holon、订单Holon、监控Holon和辅助Holon。并详细分析了建立的HMS中各Holon间的控制协商关系。2.设计了调度Holon中适用于带顺序相关生产准备时间的车间作业调度(JSSDST)的小生境混合微粒群算法。3.构建了JSSDST预调度问题的数学模型,结合建立的HMS控制架构各Holon间的协作关系,给出了Holon架构下JSSDST预调度策略,并应用适用于JSSDST的小生境混合微粒群算法实现初始预调度方案。4.构建了JSSDST作业车间动态重调度模型。分析HMS中预调度执行过程中可能出现的生产扰动事件,并研究设计了基于扰动事件影响结果的动态重调度策略。围绕着何时做出(重调度)反应、如何反应(完全重调度、修补调度)、如何保证制造过程的稳定性等一系列问题,给出了HMS中基于动态调度策略的各Holon间协商机制。
【关键词】：Holon制造执行系统 带顺序相关生产准备时间 小生境混合微粒群 动态重调度
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH186
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 研究综述10-17
• 1.2.1 Holon制造系统研究综述10-11
• 1.2.2 顺序相关的生产准备时间调度研究综述11-13
• 1.2.3 车间调度算法研究综述13-17
• 1.3 研究内容和技术路线17-21
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 技术路线18-21
• 第2章 Holon制造系统（HMS）及其控制系统体系结构21-37
• 2.1 HMS经典体系结构21-24
• 2.1.1 HMS经典体系结构及其局限性21-22
• 2.1.2 基于合同网协议的协商机制22-24
• 2.2 HMS中监控合弄的设计24-27
• 2.3 HMS体系结构建立27-30
• 2.3.1 HMS组织结构构建27-28
• 2.3.2 HMS规范化描述28-30
• 2.4 Holon间交互过程的UML模型30-32
• 2.5 HMS控制系统（HMCS）32-35
• 2.5.1 HMCS的功能模型33
• 2.5.2 HMCS的结构模型33-35
• 2.6 小结35-37
• 第3章 调度Holon中基于JSSDST的小生境混合微粒群算法研究37-48
• 3.1 基本微粒群算法37-39
• 3.2 协同微粒群算法39-43
• 3.3 JSSDST小生境混合微粒群算法43-47
• 3.3.1 编码和译码45-46
• 3.3.2 初始化种群46-47
• 3.3.3 适应度函数47
• 3.4 小结47-48
• 第4章 合弄架构下带顺序相关生产准备时间预调度研究48-59
• 4.1 生产准备时间与顺序相关的调度问题分类48-49
• 4.1.1 按生产准备时间分类48-49
• 4.1.2 按调度的目标函数分类49
• 4.2 生产准备时间顺序相关的车间作业调度（JSSDST）问题描述49-53
• 4.2.1 JSSDST问题描述49-50
• 4.2.2 JSSDST数学模型建立50-52
• 4.2.3 JSSDST调度问题的析取图52-53
• 4.3 合弄架构下JSSDST预调度策略53-55
• 4.4 实例验证55-58
• 4.5 小结58-59
• 第5章 合弄架构下带顺序相关生产准备时间重调度研究59-74
• 5.1 实际生产中的常见扰动59-60
• 5.2 动态调度目标函数60-61
• 5.3 动态调度策略61-65
• 5.4 基于动态重调度策略的Holon之间的协商机制65-69
• 5.5 实例验证69-73
• 5.6 小结73-74
• 第6章 总结与展望74-77
• 6.1 全文总结74
• 6.2 展望74-77
• 附录A 小生境混合微粒群算法部分代码77-81
• 参考文献81-85
• 致谢85-86
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果86

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本文编号：519652