基于遗传算法的多目标动态作业车间调度及应用研究

发布时间：2021-02-20 13:30

　　有效的调度方法与优化技术的研究和应用,对于制造企业提高生产效率、降低生产成本等方面起着重要作用,因而越来越受到学者们的关注。 本文在综合国内外关于车间调度问题研究状况的基础上,考虑现行作业车间运作的实际情况,对作业车间的生产调度问题进行了深入系统的研究。 首先,建立了柔性作业车间调度问题的多目标数学优化模型,并结合合肥车桥有限责任公司项目给出了一个建模实例。 其次,提出运用遗传算法求解作业车间调度模型。 然后,提出了多目标车间动态调度的实现方案,给出了仿真实例。并采用面向对象的方法分析和设计了车间调度系统。 最后,对前面的算法中参数的设计以及一些改进的方法作了理论上的解释。对如何进行有效的适应度权值分配提出了均值自适应法、均值波动自适应法和均值引导权重法三种改进方式。 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：107 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

运算过程界面缩略图

4312图3.6半活动调度与活动调度的结果比较比较半活动调度与活动调度的输出结果(如图3.6所示)，可以看出最终加工的工件排列阵大致是相同的，存在细微的差别:第三台机器上加工的工件3和工件4的位置有所变化。活动调度在加工工件3的最后一个工序的时候，把工件1完工后和工件4未开始加工

如果本次生产只按成本最低的目标进行优化，将输入数据界面中的时间成本比重输入框中填入1，超时惩罚系数设置为1(不进行惩罚)，完成时间限制可以任意填，不影响运算结果。输入界面如图4.1所示。图4.1输入界面经遗传运算获得最优染色体为:31241322322133141444运算结果以及程序自动生成的甘特图如图4.2:

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进遗传算法的Job Shop问题求解[J]. 朱华炳,程翔宇,唐自玉,刘光复.  农业机械学报. 2005(11)
[2]混合遗传算法求解车间作业调度问题[J]. 李钢,李金勇.  天津大学学报. 2003(02)
[3]不确定条件下的含存储时间有限的FlwoShop生产调度[J]. 郑璐,顾幸生.  系统工程理论方法应用. 2003(01)
[4]基于准时制的时间成本双目标作业调度优化[J]. 潘全科,罗翔,朱剑英.  东南大学学报(自然科学版). 2003(01)
[5]车间动态调度方法研究[J]. 张晴,饶运清.  机械制造. 2003(01)
[6]基于遗传算法的作业车间双向调度优化问题[J]. 潘全科,孙志峻,朱剑英.  中国机械工程. 2003(01)
[7]成组作业生产优化调度的研究[J]. 王秀利,吴惕华.  化工自动化及仪表. 2002(06)
[8]基于遗传算法的作业车间模糊调度问题的研究[J]. 耿兆强,邹益仁.  计算机集成制造系统-CIMS. 2002(08)
[9]基于遗传算法的车间作业调度问题求解[J]. 谢胜利,董金祥,黄强.  计算机工程与应用. 2002(10)
[10]TS+ BS混合算法及在Job Shop调度问题上的应用[J]. 刘民,孙元凯,吴澄.  清华大学学报(自然科学版). 2002(03)

博士论文
[1]制造业生产物流系统规划与调度技术研究[D]. 朱华炳.合肥工业大学 2005

硕士论文
[1]基于遗传算法的作业车间调度问题研究[D]. 余琦玮.浙江大学 2004



本文编号：3042838