基于混合遗传算法的IPPS问题研究

发布时间：2020-03-23 10:19

【摘要】：在当今竞争激烈的市场与企业环境中,工艺路线规划(process planning)与车间调度(scheduling)是生产制造系统中的两个重要过程。传统意义上的制造过程中,工件整体的工艺规划先于工件调度方案产生,且工件调度以工艺规划为信息基础。然而,工艺规划大多基于单一目标为每个工件选择工艺路线,且只选择理想化的资源,与调度过程也存在一定的时间间隔,但实际的生产环节以多目标调度为主,由此产生的目标冲突、机器负载过度、工艺路线不可行等问题促进了工艺规划与调度集成(Integrated Process Planning and Scheduling,IPPS)问题的研究与发展。因此,应用高效的技术和手段促进IPPS问题的优化,对于生产力和竞争力的提高具有建设性意义。本文的研究对象为IPPS问题的工件描述模型与实现方法的优化。首先,分析了IPPS问题研究的研究背景与意义,并提出了整体的研究内容、论文的行文结构和技术路线;其次,总结了IPPS问题的定义、研究现状与相关问题,并着重阐述了该类问题的工件描述模型和实现方法,且针对研究采用的遗传算法和模拟退火算法的原理、算法步骤和研究应用做了概述;然后,提出了“宏工序”和“柔性单元”的概念,使用柔性单元的顺序约束和OR子图分别描述顺序柔性和工艺路径柔性,并基于此设计了IPPS工件描述模型;此外,建立了IPPS的混合整数规划集成模型,并依据集成模型,设计GASA混合算法实现IPPS问题;最后,通过不同规模的IPPS benchmark实验,验证描述模型与算法的有效性。通过本研究的实验结果与其他IPPS优化研究的实验结果的对比分析,得出本研究提出的GASA混合算法在实现IPPS问题时,可以取得良好的调度方案,从而验证了所提IPPS工件描述模型的通用性与完备性。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F273

【参考文献】

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本文编号：2596586