考虑设备预防性维护的单批处理机调度问题研究
发布时间：2021-02-15 10:10
在现代工业生产中,生产调度问题是一个比较经典的问题,批处理机调度问题是生产调度问题的一个重要分支。以往研究中,学者们通常假设机器在同一时刻只能加工一个工件,批处理机调度问题允许加工设备在同一时刻加工多个工件。故批处理机调度问题还要决策工件如何进行分批,即批处理机调度问题更复杂,已被证明是NP难问题。生产设备经过长时间使用后会发生损坏,影响整个生产进度。鉴于此,本文研究考虑设备的预防性维护约束的批调度问题,有着理论研究与实践应用中具有重要的意义。本文对考虑设备定周期和变周期预防性维护的单批处理机调度问题进行研究。建立了调度问题的数学模型,设计了蚁群优化算法和改进的蚁群算法。通过实验验证模型的正确性和算法的有效性。具体研究内容如下:首先,阐述了单批处理机调度问题和预防性维护策略的背景及研究意义,同时对当前问题的研究特点和相关问题的求解算法进行了阐述,概括总结了本文研究课题的总体思路。其次,考虑设备定周期预防性维护和变周期预防性维护限制,给出了多目标的单批处理机调度问题的定义,建立了单批调度问题的数学模型。将最小化批次的最大完工时间和最小化批次的提前/拖期惩罚费用为优化目标。再次,设计了蚁群...
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
蚁群寻找食物Fig.2.1Antslookingforfood
沈阳工业大学硕士学位论文10图2.2障碍物切断原本的通路Fig.2.2Barrierscutofftheoriginalpath图2.3蚂蚁搜寻新的通路Fig.2.3Antssearchfornewpathways图2.4最佳路径形成Fig.2.4Bestpathformation上述图2.1、图2.2、图2.3和图2.4比较显观地描述了自然界蚁群寻找食物时最佳路径选择问题。蚂蚁从蚁穴出发寻找食物，当遇到障碍物后蚂蚁选择新的路径以便到达食物处。路径越短，蚂蚁选择的概率越大，致使越多的蚂蚁选择该路径，留在该路径上的外激素越多，最后找到最优路径。根据自然界蚁群寻找食物的特点，构造人工蚁群来求解最优化问题。在人工蚁群中蚂蚁是指具有简单功能的工作单元。自然界蚁群与人工蚁群的相似之处在于它们都是优先选择信息素浓度大的路径。路径较短时路径上的信息素浓度高，能够被所有蚂蚁选择，最后形成最优路径。自然蚁群与人工蚁群的区别是人工蚂蚁具有一定的记忆能力，人工蚂蚁能够记忆已经访问过的节点。同时，人工蚂蚁不是盲目的选择下一条路径，而是按照一定算法规律有意识地寻找最短
沈阳工业大学硕士学位论文10图2.2障碍物切断原本的通路Fig.2.2Barrierscutofftheoriginalpath图2.3蚂蚁搜寻新的通路Fig.2.3Antssearchfornewpathways图2.4最佳路径形成Fig.2.4Bestpathformation上述图2.1、图2.2、图2.3和图2.4比较显观地描述了自然界蚁群寻找食物时最佳路径选择问题。蚂蚁从蚁穴出发寻找食物，当遇到障碍物后蚂蚁选择新的路径以便到达食物处。路径越短，蚂蚁选择的概率越大，致使越多的蚂蚁选择该路径，留在该路径上的外激素越多，最后找到最优路径。根据自然界蚁群寻找食物的特点，构造人工蚁群来求解最优化问题。在人工蚁群中蚂蚁是指具有简单功能的工作单元。自然界蚁群与人工蚁群的相似之处在于它们都是优先选择信息素浓度大的路径。路径较短时路径上的信息素浓度高，能够被所有蚂蚁选择，最后形成最优路径。自然蚁群与人工蚁群的区别是人工蚂蚁具有一定的记忆能力，人工蚂蚁能够记忆已经访问过的节点。同时，人工蚂蚁不是盲目的选择下一条路径，而是按照一定算法规律有意识地寻找最短
【参考文献】：
期刊论文
[1]蚁群优化算法在图书配送路径规划中的应用研究[J]. 宇婷. 现代电子技术. 2019(15)
[2]有限产能批量问题生产调度与设备维护集成优化研究[J]. 李志颖,倪婧,秦萍,闫玲,杨宏兵. 现代制造工程. 2019(07)
[3]基于改进遗传算法的铸造造型任务批调度模型[J]. 唐红涛,陈荣,秦红斌. 工业工程与管理. 2019(05)
[4]板式家具企业的订单组批问题研究[J]. 陈炫锐,陈庆新,毛宁. 工业工程. 2019(02)
[5]改进蚁群算法在AGV全局路径规划中的研究[J]. 胡庆朋,王涛,张如伟. 信息技术与信息化. 2019(03)
[6]求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法[J]. 柴获,何瑞春,苏江省,宋宇博,代存杰,马昌喜. 交通运输系统工程与信息. 2018(04)
[7]考虑预防性维护的批处理机调度问题研究[J]. 黄婧颖,王丽亚. 工业工程与管理. 2018(04)
[8]批—离散机重入车间调度与设备维护联合优化[J]. 费杨阳,马慧民. 计算机集成制造系统. 2019(01)
[9]考虑机器周期性维护的不确定加工车间调度优化研究[J]. 宋栓军,戴宁,何靖. 制造业自动化. 2018(02)
[10]考虑机器检修的热轧钢管批量计划方法[J]. 吴子轩,李铁克,张文新,王柏琳. 控制理论与应用. 2017(09)
博士论文
[1]差异工件机器批调度若干问题研究[D]. 周盛超.中国科学技术大学 2016
[2]生产与物流批调度理论方法研究[D]. 李锋.东北大学 2016
[3]平行机环境下批处理机调度问题研究[D]. 李小林.中国科学技术大学 2012
[4]批处理机调度问题的模型与优化方法研究[D]. 杜冰.中国科学技术大学 2011
[5]一类批处理机调度的理论和方法研究[D]. 冯大光.东北大学 2011
硕士论文
[1]单机调度与预防性维护的集成优化[D]. 吴玉洁.华中科技大学 2017
[2]基于不完全预防性维护的最优经济生产批量策略及其应用研究[D]. 郭巧顺.东北大学 2015
本文编号：3034649
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
蚁群寻找食物Fig.2.1Antslookingforfood
沈阳工业大学硕士学位论文10图2.2障碍物切断原本的通路Fig.2.2Barrierscutofftheoriginalpath图2.3蚂蚁搜寻新的通路Fig.2.3Antssearchfornewpathways图2.4最佳路径形成Fig.2.4Bestpathformation上述图2.1、图2.2、图2.3和图2.4比较显观地描述了自然界蚁群寻找食物时最佳路径选择问题。蚂蚁从蚁穴出发寻找食物，当遇到障碍物后蚂蚁选择新的路径以便到达食物处。路径越短，蚂蚁选择的概率越大，致使越多的蚂蚁选择该路径，留在该路径上的外激素越多，最后找到最优路径。根据自然界蚁群寻找食物的特点，构造人工蚁群来求解最优化问题。在人工蚁群中蚂蚁是指具有简单功能的工作单元。自然界蚁群与人工蚁群的相似之处在于它们都是优先选择信息素浓度大的路径。路径较短时路径上的信息素浓度高，能够被所有蚂蚁选择，最后形成最优路径。自然蚁群与人工蚁群的区别是人工蚂蚁具有一定的记忆能力，人工蚂蚁能够记忆已经访问过的节点。同时，人工蚂蚁不是盲目的选择下一条路径，而是按照一定算法规律有意识地寻找最短
沈阳工业大学硕士学位论文10图2.2障碍物切断原本的通路Fig.2.2Barrierscutofftheoriginalpath图2.3蚂蚁搜寻新的通路Fig.2.3Antssearchfornewpathways图2.4最佳路径形成Fig.2.4Bestpathformation上述图2.1、图2.2、图2.3和图2.4比较显观地描述了自然界蚁群寻找食物时最佳路径选择问题。蚂蚁从蚁穴出发寻找食物，当遇到障碍物后蚂蚁选择新的路径以便到达食物处。路径越短，蚂蚁选择的概率越大，致使越多的蚂蚁选择该路径，留在该路径上的外激素越多，最后找到最优路径。根据自然界蚁群寻找食物的特点，构造人工蚁群来求解最优化问题。在人工蚁群中蚂蚁是指具有简单功能的工作单元。自然界蚁群与人工蚁群的相似之处在于它们都是优先选择信息素浓度大的路径。路径较短时路径上的信息素浓度高，能够被所有蚂蚁选择，最后形成最优路径。自然蚁群与人工蚁群的区别是人工蚂蚁具有一定的记忆能力，人工蚂蚁能够记忆已经访问过的节点。同时，人工蚂蚁不是盲目的选择下一条路径，而是按照一定算法规律有意识地寻找最短
【参考文献】：
期刊论文
[1]蚁群优化算法在图书配送路径规划中的应用研究[J]. 宇婷. 现代电子技术. 2019(15)
[2]有限产能批量问题生产调度与设备维护集成优化研究[J]. 李志颖,倪婧,秦萍,闫玲,杨宏兵. 现代制造工程. 2019(07)
[3]基于改进遗传算法的铸造造型任务批调度模型[J]. 唐红涛,陈荣,秦红斌. 工业工程与管理. 2019(05)
[4]板式家具企业的订单组批问题研究[J]. 陈炫锐,陈庆新,毛宁. 工业工程. 2019(02)
[5]改进蚁群算法在AGV全局路径规划中的研究[J]. 胡庆朋,王涛,张如伟. 信息技术与信息化. 2019(03)
[6]求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法[J]. 柴获,何瑞春,苏江省,宋宇博,代存杰,马昌喜. 交通运输系统工程与信息. 2018(04)
[7]考虑预防性维护的批处理机调度问题研究[J]. 黄婧颖,王丽亚. 工业工程与管理. 2018(04)
[8]批—离散机重入车间调度与设备维护联合优化[J]. 费杨阳,马慧民. 计算机集成制造系统. 2019(01)
[9]考虑机器周期性维护的不确定加工车间调度优化研究[J]. 宋栓军,戴宁,何靖. 制造业自动化. 2018(02)
[10]考虑机器检修的热轧钢管批量计划方法[J]. 吴子轩,李铁克,张文新,王柏琳. 控制理论与应用. 2017(09)
博士论文
[1]差异工件机器批调度若干问题研究[D]. 周盛超.中国科学技术大学 2016
[2]生产与物流批调度理论方法研究[D]. 李锋.东北大学 2016
[3]平行机环境下批处理机调度问题研究[D]. 李小林.中国科学技术大学 2012
[4]批处理机调度问题的模型与优化方法研究[D]. 杜冰.中国科学技术大学 2011
[5]一类批处理机调度的理论和方法研究[D]. 冯大光.东北大学 2011
硕士论文
[1]单机调度与预防性维护的集成优化[D]. 吴玉洁.华中科技大学 2017
[2]基于不完全预防性维护的最优经济生产批量策略及其应用研究[D]. 郭巧顺.东北大学 2015
本文编号：3034649
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