柔性设备协同制造的网络综合调度算法研究

发布时间：2020-04-27 21:37

【摘要】：传统的作业车间调度是将产品的加工与装配分开进行的一种制造调度模式。在面对有单件复杂产品的需求时,由于存在加工与装配分开进行的特性,导致产品的加工与装配不能并行进行,从而在一定程度上导致加工时间的增加。综合调度将产品的装配作为产品加工中的一个特殊的工序,使产品部件加工和装配一同调度,从而部件加工和装配能够并行进行,从而提高产品的生产效率。综合调度研究至今,针对单车间、双车间或少量车间的各种问题已经有了成熟的解决方案。然而,随着全球化的进一步发展,企业间合作的加深,综合调度面临以下的挑战:参与产品生产的加工设备往往不在同一车间或是少数几个车间内,设备间的运输代价不能忽略;设备大多为柔性设备,工序当前选择的加工设备会对产品的最终完工时间产生不确定的影响。本文研究的是柔性设备协同制造的网络综合调度问题(FNISP)。以最小化完工时间为目标,针对问题,采用人工蜂群(ABC)算法进行求解。为将ABC算法适用于该问题,以双链形式对解进行编码,提出以固定步长的工序链扰动策略作为引领蜂阶段解的扰动策略,并在跟随蜂阶段提出关键工序移动策略作为邻域搜索,从而提出FNISP的ABC算法。针对FNISP中,工序加工的顺序和设备的选择,会对产品的完工时间产生影响。在跟随蜂阶段,提出动态扰动步长策略。为使跟随蜂有更大的概率选择与最优加工结构不相似的解进行搜索,提出加工结构指数。该指数作为收益度参数,影响跟随蜂选择解进行邻域搜索的概率,从而提升FNISP的ABC算法效率针对FNISP,设计并实现了柔性网络综合调度软件。该软件能对所提供的实例进行求解,得到调度甘特图。对各实例进行多次计算,对算法所得结果平均时间和得到的结果离散程度进行了初步分析。
【图文】：

a) 工序树 b) 设备图图 2-1 复杂产品 P 的工序树及设备图Fig. 2-1 Processing tree and machine graph of complex product P2.3 ABC 算法概述ABC 算法受启发与自然界中蜂群协作的特性，是群体智能和自组模型的一种仿生算法。ABC 算法的优势在于操作简单、控制参数少、搜索精度和鲁棒性高的特点，，相比于粒子群优化算法、遗传算法、差分进化算法，ABC 算法的求解质量相对较好。ABC算法由引领蜂、跟随蜂、侦查蜂重要部分构成。其中跟随蜂根据引领蜂找到的蜜源信息选择蜜源，在选择的蜜源领域内进行一次搜索，保留目前该蜂寻找到的最优解。侦查蜂由引领蜂转变而来，转变原则是在一个引领蜂在连续在limit次内没有找到更优的蜜源时变为侦查蜂。侦查蜂负责跳出当前蜜源的范围，寻找新的蜜源。2.3.1 蜜源初始化

- 12 -图 2-2ABC 算法流程图Fig 2-2 Flowchart of theABC algorithm本文问题分析研究的问题是柔性设备协同制造的 FNISP 问题，在现有的综经基本解决了柔性设备的单车间、双车间的问题，但是针对立的、由所有参与生产企业独立设备构成的设备网络制造的没有考虑。由于目前一个单件复杂产品的生产受到技术、材目前的生产方式大都采用这中网络化的生产。因此，本文针对分析，并且提出了相应的算法。
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TB497;TP18

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本文编号：2642681