MES中基于改进遗传算法的调度技术研究

发布时间：2017-09-06 02:24

  本文关键词：MES中基于改进遗传算法的调度技术研究

  更多相关文章： 制造执行系统 作业车间调度 遗传算法 混合遗传算法

【摘要】：MES是实现车间生产敏捷化的基本技术手段,MES的建立对提高车间的生产管理水平和生产效率,缩短产品的研制周期具有重要的现实意义。车间调度系统是生产线制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)中的重要功能之一。大多数MES作业计划算法研究都是针对单件车间或流水车间,研究如何将生产任务合理地分配到设备时,很少考虑生产过程中工序所使用的工装夹具、刀具、托盘等约束条件,由于企业生产中,工装夹具、刀具、托盘等资源不仅是生产的必备物品,而且其数量有限的原因,导致多个生产任务会共用一套夹具、刀具等,因此,这些资源的状态是否空闲直接影响生产作业计划的排序问题。若在MES作业计划排序问题研究中不考虑这些约束问题,那么所制定的计划就会与实际企业的生产过程控制脱节。 遗传算法(GA)作为一种全局优化搜索算法,具有简单、高效、很容易与其他算法相结合的特点,国内外学者对遗传算法的应用开展了大量的研究。但是在应用GA求解实际生产调度中车间调度问题时,常常由于产品工艺复杂,生产约束条件较多,对传统遗传算法在编码方式、遗传算子和解码方式的设计上提出了很高的要求,标准的遗传算法常常会因为搜索效率低、容易提前收敛、陷入局部最优解等问题而无法满足企业生产调度的实际需要。 最后,本论文通过调研企业的生产实际需求,设计一套基于多约束的改进遗传算法,充分利用现代管理理论和方法、仿真技术和网络数据库技术,开展MES体系结构研究,MES生产作业计划方法的研究,基于Flexsim仿真软件的MES作业计划仿真技术研究。最终结合524厂企业数字化车间的生产实际需要,建立了MES制造集成系统,该系统体系结构包括车间层、工作站层、设备层的三层递阶控制结构,车间层主要负责合同管理、作业计划的制定、资源管理和统计查询等管理功能。
【关键词】：制造执行系统 作业车间调度 遗传算法 混合遗传算法
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH186;TP18
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-10
• 1.1 MES系统生产计划调度的意义6-7
• 1.2 国内外研究现状7-9
• 1.2.1 MES系统研究与发展趋势7-8
• 1.2.2 车间调度的研究现状8
• 1.2.3 系统仿真技术的研究现状8-9
• 1.3 本课题主要研究内容9-10
• 第二章 MES系统计划调度模型10-15
• 2.1 制造执行系统概述10-11
• 2.2 MES中的车间生产调度11-12
• 2.3 MES作业计划12-14
• 2.4 小结14-15
• 第三章 智能优化算法的理论和方法研究15-22
• 3.1 车间作业调度优化算法分析15-17
• 3.1.1 精确算法15
• 3.1.2 近似算法15-17
• 3.2 遗传算法17-20
• 3.2.2 遗传算法的基本原理17
• 3.2.3 遗传算法的基本遗传操作17-20
• 3.3 极值优化算法20-21
• 3.4 小结21-22
• 第四章 MES调度的改进遗传算法设计22-29
• 4.1 MES调度问题描述22
• 4.2 MES调度的改进遗传算法设计22-26
• 4.2.1 基于工序的染色体编码22-23
• 4.2.2 活动解码23
• 4.2.3 初始化种群23-24
• 4.2.4 适应度函数24
• 4.2.5 选择操作24
• 4.2.6 自适应交叉算子的设计24-25
• 4.2.7 自适应变异算子的设计25-26
• 4.2.8 精英保留策略26
• 4.2.9 基于极值优化算法的变异算子设计26
• 4.3 改进的遗传算法流程26-27
• 4.4 基于多目标的改进遗传算法的实现方法27-28
• 4.5 小结28-29
• 第五章 MES调度改进遗传算法实验与仿真29-42
• 5.1 实验验证29-33
• 5.2 MES调度的仿真技术研究33-41
• 5.2.1 基于Flexsim的MES调度的仿真模型建立34-37
• 5.2.2 仿真模型与MES作业计划调度系统的接口设计37-38
• 5.2.3 仿真实例分析38-41
• 5.3 小结41-42
• 第六章 数字化车间MES系统设计42-50
• 6.1 数字化车间MES系统体系结构42
• 6.2 MES制造集成系统功能设计42-44
• 6.3 基于改进遗传算法的车间作业计划制定44-45
• 6.4 车间计划管理人机界面45-49
• 6.5 小结49-50
• 第七章 总结与展望50-51
• 7.1 总结50
• 7.2 展望50-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-55
• 附录55-57
• 作者简介57
• 攻读硕士学位期间研究成果57-58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张长水，，沈刚，阎平凡;解Job－Shop调度问题的一个遗传算法[J];电子学报;1995年07期

2 刘爱军;杨育;邢青松;姚豪;张煜东;周振宇;;改进免疫克隆算法的Job Shop调度[J];重庆大学学报;2011年10期

3 陈士军;;基于供应链的农机制造企业生产计划调度研究[J];中国农机化;2007年03期

4 魏平;徐成贤;;基于模拟退火算法优化分析与研究[J];装备制造技术;2008年07期

5 方水良;姚嫣菲;赵诗奎;;基于遗传算法的柔性车间多目标优化调度[J];机电工程;2011年03期

6 张立营;;遗传算法基于路径优化问题应用的改进探索研究[J];经济研究导刊;2011年04期

7 罗景峰;刘艳秋;;基于可靠度的计算机系统优化问题的研究[J];计算机工程与应用;2007年16期

8 黄伟;罗世彬;王振国;;基于动态参数的杂交粒子群优化算法[J];计算机科学;2010年12期

9 王延斌;王刚;赵立忠;高国安;;基于蚁群算法的模具制造动态调度研究[J];计算机集成制造系统;2006年07期

10 常会友,刘丕娥,张淑丽,王凤儒;基于效率函数求解的单件车间调度问题的算法[J];计算机集成制造系统-CIMS;1998年04期

本文编号：801621