基于动态分批的柔性流水车间能效优化调度方法研究

发布时间：2017-11-20 20:08

  本文关键词：基于动态分批的柔性流水车间能效优化调度方法研究

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【摘要】：批量生产的柔性流水车间能效优化调度问题普遍存在于陶瓷等高能耗制造业中,研究这类问题对提高企业生产效率、降低制造过程能耗具有重要的理论意义和实用价值。然而该问题求解过程复杂,需要制定合理的分批策略和调度方案,有效的分批策略不仅能够降低制造过程能耗,也可提高设备利用率、优化订单生产周期。目前针对该问题分批策略的研究多以单工序为研究对象,或者多工序使用同一种分批策略,针对不同工序的工艺特点进行动态分批的研究较少。本文以卫生陶瓷施釉和烧成过程为研究对象,通过将其抽象为一类具有两阶段的柔性流水车间能效优化调度问题,建立以拖期惩罚成本和机器能耗成本为优化目标的能效优化模型。针对不同工序特点,通过建立一类具有工艺特征的动态分批策略和提出一类基于启发式规则的混合遗传算法,实现对能效优化模型的求解。本文研究内容具体如下：1.针对具有两阶段的柔性流水车间能效优化调度问题,明确优化目标和相关的约束条件,建立一种以拖期惩罚成本和机器能耗成本为优化目标的能效优化模型。2.分别针对工件批量划分和子批生产调度提出一种两阶段能效优化模型求解方法。针对批量划分,提出一类具有工艺特征的动态分批策略；针对子批生产调度,采用一类基于优先规则的启发式算法和基于机器能耗优化的启发式算法。在此基础上,将动态分批策略和启发式算法实现组合,用于在混合遗传算法种群初始化阶段产生部分初始种群。设计大量仿真实验,验证所提出算法产生初始解的有效性。3.提出一类基于启发式规则的混合遗传算法,在传统遗传算法的种群初始化阶段使用多种组合规则启发式算法产生部分初始种群,并实现对能效优化模型的求解。同时通过分割实验法检验了不同分批策略和启发式规则对混合遗传算法的影响,仿真结果验证了本文提出的混合遗传算法的有效性和优越性。综合以上研究,建立分批策略、启发式算法和混合遗传算法的算法库,并采用Java语言开发了能效优化调度模块,然后将该模块集成到能源管理系统中,在卫生陶瓷实际生产调度中进行应用验证。
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TB497

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本文编号：1208342