热处理炉批调度模型构建及其算法优化

发布时间：2017-10-12 20:18

  本文关键词：热处理炉批调度模型构建及其算法优化

  更多相关文章： 批调度 动态到达 等待时间 信息不完全 滚动时域

【摘要】：本文研究了热处理炉车间批调度问题,在实际生产背景下,考虑了工件含动态到达时间的批调度优化问题,本文的创新点和主要工作为：1.针对工件动态到达热处理车间后不能得到立即加工,导致工件在热处理车间产生空闲等待时间这一问题。考虑工件具有动态到达时间的热处理车间调度,建立了以极小化工件等待时间期望为调度目标的批调度模型,并利用粒子群优化算法对模型进行求解。在求解过程中,根据工件到达时间实现了粒子群算法对微粒的编码以及对工件的分批,通过仿真实验得到结论：工件加工时间越短,工件等待时间期望越小；在趋于小规模工件数的情况下,大尺寸工件的等待时间期望优于小尺寸工件,在趋于大规模工件数的情况下,小尺寸工件的等待时间期望优于大尺寸工件。最后,为了验证算法的有效性,将其与蚁群算法、先到先加工规则(FCFS)下的算法以及标准粒子群算法进行了比较。仿真结果表明,改进粒子群算法的结果最优。2.研究了初始时刻全局信息不完全的单台热处理炉批调度问题,目标为极小化加权完工时间和。由于静态全局调度方法无法解决工件动态到达且到达时间未知的批调度问题,设计了基于预测时间的滚动时域调度策略,此策略下,工件信息随调度时域的滚动完成逐步获取。建立滚动时域批调度数学模型,在带有局部惩罚函数的调度时域内,利用粒子群算法对初始先到先加工规则下的调度结果进行优化。仿真结果表明,工件密集到达时,加权最小到达时间规则调度结果由于其他常规调度规则；工件分散到达时,先到先加工规则优于其他常规调度规则。工件密集到达、调度周期长的情况下,粒子群算法调度相对常规调度规则的优化效果明显。
【关键词】：批调度 动态到达 等待时间 信息不完全 滚动时域
【学位授予单位】：西北民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG158
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 批调度国内外研究现状11-12
• 1.3 研究意义12-13
• 1.4 符号说明13-15
• 2 理论知识与方法准备15-18
• 2.1 差异工件单机批调度问题15-16
• 2.1.1 问题描述及基本数学模型15-16
• 2.1.2 NSBM模型分批、排序方法16
• 2.2 智能优化算法16-18
• 2.2.1 粒子群优化算法16-17
• 2.2.2 蚁群优化算法17-18
• 3 单机批调度模型构建18-24
• 3.1 全局信息完全的NSBM模型18-20
• 3.1.1 极小化等待时间问题描述18-19
• 3.1.2 工件动态到达时间下的W-NSBM模型19-20
• 3.2 全局信息不完全的NSBM模型20-24
• 3.2.1 滚动时域调度策略描述20-21
• 3.2.2 滚动时域热处理炉批调度数学模型21-24
• 4 仿真模拟24-30
• 4.1 全局信息完全的NSBM问题算法设计24-25
• 4.1.1 粒子的编码与排序24-25
• 4.1.2 微粒适应度的计算25
• 4.2 全局信息不完全的NSBM问题算法设计25-28
• 4.2.1 模型的初始化25-26
• 4.2.2 时域内工件分批规则26-27
• 4.2.3 局部惩罚函数27
• 4.2.4 全局信息不完全的NSBM模型算法流程27-28
• 4.3 仿真参数设计28-30
• 4.3.1 全局信息完全的W-NSBM模型参数28-29
• 4.3.2 全局信息不完全的NSBM模型参数29-30
• 5 仿真结果与分析30-38
• 5.1 全局信息完全的W-NSBM模型结果分析30-34
• 5.2 全局信息不完全的NSBM模型结果分析34-38
• 6 结束语38-40
• 参考文献40-44
• 致谢44-45
• 在校期间的研究成果45-46
• 附录46-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 赵玉芳;唐立新;;极小化总完工时间的单机连续型批调度问题[J];电子学报;2008年02期

2 程八一;陈华平;王栓狮;;优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法[J];系统仿真学报;2009年09期

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本文编号：1020702