柔性制造车间资源调度及算法研究

发布时间：2020-07-10 06:19

【摘要】：随着生产力的不断进步,车间资源调度在制造企业中的地位越来越重要。在工作效率、成本、加工质量等方面,生产调度成为影响企业的关键因素,生产资源调度方案的优劣会直接影响资源消耗,污染排放等重要问题。因此,车间资源调度成了生产计划的制定、资源的合理利用等方面中最重要的一环,也是先进制造和环保制造的前沿研究方向。本文以花朵授粉算法作为基础算法,以工件的工序分配为切入点,分别对单目标和多目标FJSP问题进行研究。主要工作如下:首先,对车间制造系统和柔性资源进行了说明;其次,对花朵授粉算法进行了分析,包括花朵授粉算法的生物学原理;两种授粉方式的制定等等;然后将花朵授粉算法进行改造,使其可以应用于柔性车间资源调度中。具体工作如下:(1)分析了柔性作业车间生产的需求,针对生产的需求选择最终的优化目标和约束条件并建立合理的数学模型。(2)提出了针对单目标的花朵授粉算法。对花朵授粉算法的两种授粉方式进行改进,使算法应用离散化。根据花朵授粉算法的算法原理,选择适合算法运行的编码方式,为了保证算法的性能,设置了种群初始化策略,并且重新定义了两种授粉规则,最后通过两组实例验证了算法的可行性。(3)提出了机器序列算法,并将其融入离散混合花朵授粉算法。以花朵授粉算法以及多目优化理论为基础,选用了基于工序单层编码方式,采用轮盘赌均值派选策略生成初始种群;通过机器序列算法快速生成编码的目标值;通过选择操作更新种群。最后通过一组标准实例数据验证了离散混合花朵授粉算法的可行性。(4)通过工厂实例验证算法在求解多目标柔性作业车间问题方面的性能。首先根据工厂生产情况选择优化目标,建立数学模型,本次选取最大完工时间、生产能耗,生产成本以及生产质量作为优化目标;给出生产原始数据表格,并根据前面章节的算法运行出结果;最后将运行的结果和经典算法的运行结果进行对比。
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F273;TP18
【图文】：

粉算法求得的最小最大完工时间为 79.4，最小加工成73.681，最小加工能耗为 423.363。由结果可以得出本求解 MOFJSP 上性能较优。图 5.1、图 5.2、图 5.3、成本、能源消耗以及加工质量的迭代过程。

加工成本C最优值迭代过程

能量消耗E最优值迭代过程

【参考文献】

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本文编号：2748566