基于实时工况信息的Job Shop车间重调度方法研究
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【摘要】:调度问题是一类重要而又困难的组合优化问题,其求解具有相当难度。有效的生产调度方法,可以大大提高生产效益和生产资源的利用率。生产调度的核心问题是模型和算法,其中有效的调度算法是生产调度问题的重要研究内容。车间调度问题具有高度的复杂性和不确定性,经常受到实时工况信息变化的干扰如机器故障,工件的突然插入,工件突然取消,交货期突然提前等。本文主要针对系统中断后,对未加工的工件进行重调度。通过调研某厂的生产流程,针对某厂的生产调度中的单机,flowshop,jobshop进行调度及重调度。首先,经过调研分析某厂的生产订单的流程,针对该厂单机环境下,三种实时工况信息的变化实例进行重调度,应用相应的策略与方法。接着介绍了可以求解NP-hard的遗传算法,为求解flowshop、jobshop这样的NP-hard问题打下理论基础。针对flowshop,分别采用CDS启发式算法、遗传算法对系统进行静态调度,经过比较确实遗传算法为最优调度,然后采用遗传算法对中断后的系统进行重调度,实验证明,优化后系统得到良好结果。对于jobshop,采用遗传算法及基于机床属性的间接编码方式对目标函数进行求解,得到了较好的结果。通过实验比较,本文的方法要优于文献55中的方法。当jobshop系统发生动态干扰时,依然采用本文算法对系统进行重调度,经实验检验,优化后的排序产生的费用要明显少于原排序产生的费用。因此算例表明,本文算法不仅可行,且具有简洁、高效的优点。
【关键词】:生产调度 机器故障 重调度 Job Shop 遗传算法
【学位授予单位】:大连交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TH186
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 绪论10-14
- 第一章 调度问题概述14-22
- 1.1 调度相关概念及相关理论体系14-16
- 1.2 调度分类16-17
- 1.3 影响调度的因素17
- 1.4 调度性能指标17
- 1.5 调度问题的特点17-18
- 1.6 求解调度问题的算法18-21
- 1.6.1 经典的最优化方法19
- 1.6.2 启发式方法19-20
- 1.6.3 邻域搜索方法20-21
- 1.6.4 基于仿真的方法21
- 本章小结21-22
- 第二章 干扰管理的理论与方法22-27
- 2.1 干扰管理的定义22
- 2.2 干扰管理与其他管理方法的区别22-23
- 2.3 干扰管理的应用研究23-25
- 2.3.1 机器生产调度的干扰管理23
- 2.3.2 单机干扰管理23-24
- 2.3.3 平行机干扰管理24
- 2.3.4 Flow shop及Job shop干扰管理24-25
- 2.4 干扰管理的调度策略25-26
- 2.5 干扰管理在调度中评价指标26
- 本章小结26-27
- 第三章 针对某厂的生产调度研究27-38
- 3.1 针对某企业订单生产流程的分析27-28
- 3.2 单机调度问题28-32
- 3.2.1 单机问题描述28-29
- 3.2.2 单机数学模型及算法29
- 3.2.3 算例129-30
- 3.2.4 算例230-31
- 3.2.5 算例331-32
- 3.3 遗传算法32-37
- 3.3.1 遗传编码34
- 3.3.2 适应度函数34
- 3.3.3 参数选择34-35
- 3.3.4 种群初始化35
- 3.3.5 遗传算子35-36
- 3.3.6 遗传算法终止条件36
- 3.3.7 遗传算法的优点36
- 3.3.8 遗传算法程序设计36-37
- 本章小结37-38
- 第四章 Flow Shop调度问题38-50
- 4.1 问题描述38
- 4.2 CDS启发式算法数学模型38-40
- 4.3 遗传算法的数学模型40-45
- 4.3.1 表达方法41
- 4.3.2 评估函数41
- 4.3.3 交叉与变异41-43
- 4.3.4 实例验算43-45
- 4.4 遗传算法求解flow shop重调度问题45-49
- 本章小结49-50
- 第五章 Job Shop调度50-66
- 5.1 Job Shop调度问题50-51
- 5.2 Job shop的描述及数学模型的建立51-52
- 5.3 遗传算法的设计52-62
- 5.3.1 遗传算子的设计55-62
- 5.4 job shop动态重调度62-65
- 本章小结65-66
- 结论66-68
- 参考文献68-71
- 附录71-84
- 攻读硕士学位期间发表的学术论文84-85
- 致谢85
【参考文献】
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本文编号:318265
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