基于知识的自组织优化算法在多品种小批量离散制造中的应用

发布时间：2017-04-24 22:06

  本文关键词：基于知识的自组织优化算法在多品种小批量离散制造中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：棒材、板材等不同类型钢材的混合制造属于典型的多品种小批量离散制造。不同品种钢材的混合制造过程需要频繁切换工艺路线,导致制造系统的物流和信息流复杂,各生产环节的耦合度高。对于生产过程中最为典型的可变交叉生产线上的订单分配方案设计问题,由于传统的控制算法难以达到满意效果,目前仍需专家依靠长期经验来制订,而人工方式不可避免地存在备选方案少、关键性能指标难以准确量化等问题。因此,研究如何制订钢铁企业的一体化集成生产计划,对于降低能源消耗、提升经济效益等生产目标的实现具有重要意义。 针对上述问题,本文提出了基于邻域知识的自组织优化算法,以规则的形式将专家知识引入到模型推演与候选解搜索过程中,利用自组织优化算法有效解决钢材制造与订单分配问题。具体来说,本文通过分析炼钢、连铸和轧制三个生产阶段的特点,建立了从炼钢到轧制的生产过程模型,实现了对生产过程中任一订单相关的物料流动情况的仿真推演。物流模型中各设备间的耦合关系和订单冲突形成的约束导致可行解空间划分和适应度函数设计难以进行,也难以映射为标准的组合优化问题,为此引入自组织优化算法,利用自组织临界状态找出当前解中对耦合与冲突贡献最大的变量作为改进对象,并通过邻域搜索方法改进该变量的值,从而提升了当前解的全局适应度。为提升邻域搜索的效率,针对钢铁生产过程的业务特点引入人工专家经验,通过制定规则对邻域构建方向进行限制,保证了搜索过程中违反的约束条件个数单调递减。 仿真实验结果表明,对于难以将约束作为惩罚项量化并加入适应度函数的应用场景,遗传算法等传统算法的变异策略无法区分可行解与非可行解,而基于知识的自组织优化算法能够利用专家知识构造邻域,找到可行解并进行优化。针对钢铁企业的生产计划制订问题,结合已有的专家知识和自组织优化算法,可以提供满足关键性能指标的多个备选方案,从而为此类难以映射到标准组合优化问题的模型求解提供了新的解决思路。
【关键词】：多品种小批量 生产计划 自组织优化算法 邻域搜索 专家知识 局部适应度
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH16
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 目次9-12
• 1 绪论12-21
• 1.1 研究背景与意义12-14
• 1.1.1 多品种小批量离散制造概述12-13
• 1.1.2 钢铁企业的多品种小批量离散制造13-14
• 1.2 研究目标14-16
• 1.2.1 钢材制造一体化生产计划的制订14-15
• 1.2.2 针对热送率指标对钢材制造生产计划进行优化15-16
• 1.2.3 研究成果评价标准16
• 1.3 研究现状16-19
• 1.4 本文研究内容19-21
• 2 钢铁生产过程建模21-35
• 2.1 钢铁生产业务分析21-25
• 2.1.1 钢铁生产线21-24
• 2.1.2 钢铁生产流程24-25
• 2.1.3 钢铁生产计划25
• 2.2 钢铁生产计划过程分析25-29
• 2.2.1 轧制生产计划26-27
• 2.2.2 连铸生产任务27-28
• 2.2.3 炼钢-连铸生产计划28
• 2.2.4 三个阶段的相互联系28-29
• 2.3 钢铁生产计划数学模型29-34
• 2.3.1 模型分析29-31
• 2.3.2 目标函数31-32
• 2.3.3 约束条件32-33
• 2.3.4 关键问题33-34
• 2.4 本章小结34-35
• 3 基于自组织优化算法的钢铁生产计划算法设计35-51
• 3.1 自组织优化算法35-40
• 3.1.1 自组织优化算法原理35-36
• 3.1.2 自组织优化算法特点36-37
• 3.1.3 自组织优化算法流程37-40
• 3.2 自组织优化算法在钢铁生产计划中的应用40-48
• 3.2.1 数据采集与整理40-42
• 3.2.2 变量与适应度定义42-44
• 3.2.3 功能实现44-45
• 3.2.4 运算流程45-48
• 3.2.5 关键性能指标的计算与分析48
• 3.3 应用48-50
• 3.4 本章小结50-51
• 4 基于知识的钢铁生产计划自组织优化算法设计51-64
• 4.1 问题描述51-52
• 4.1.1 局部适应度计算与变量排序问题51
• 4.1.2 邻域搜索范围受限问题51-52
• 4.2 基于知识的局部适应度计算过程52-56
• 4.2.1 基于知识的连铸坯与热轧订单的分配规则52-54
• 4.2.2 双向选择的订单分配过程54-55
• 4.2.3 热送的判定与适应度的计算55-56
• 4.3 基于知识的邻域搜索与自组织优化过程56-60
• 4.3.1 改进单个编码单元构造邻域57-58
• 4.3.2 交换两个或多个编码单元的值构造邻域58-59
• 4.3.3 改进连续整段编码单元59-60
• 4.3.4 交换两段连续编码单元60
• 4.4 改进后的效果60-62
• 4.5 本章小结62-64
• 5 结论与展望64-66
• 5.1 工作总结64
• 5.2 工作展望64-66
• 参考文献66-70
• 作者简历70

【参考文献】

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本文编号：325045