工时不确定条件下基于遗传算法的装配作业车间调度问题研究
发布时间：2021-03-28 19:21
随着时代的发展,多品种和小批量生产模式成为主流,而且客户的需求日趋多样化,企业间竞争也日益激烈,企业必须不断提升自身车间运作管理精细化和规范化水平才能在激烈的竞争中稳操胜券。同时管理者必须对生产加工中可能遇到的工时不确定等随机扰动事件进行必要的关注,在调度策略制定之前就充分考虑不确定性因素对生产造成的影响,从而制定应对的调度方案,并在调度运行过程中不断调整改进,以适应这些可能存在的不确定性因素。当下企业的生产作业车间尤其是装配作业车间,仍有很大一部分生产及装配工序未能实现全自动化和机械化,仍有很多工序由工人手工操作完成。由于工人加工熟练度不同,不同工人对相同工序进行操作的完工时间也不尽相同,而且工人的完工时间受其身体状况、心情状况以及工作环境变化等多种因素共同影响,这就导致加工工时呈现必然的不确定性。工时不确定性是可能影响整个调度方案执行效果的一类主要的不确定性因素,其可能产生产品拖期完工和提前完工等情况,在当前准时制生产的大背景下,无论提前完工抑或是拖期完工都会给企业带来额外的成本,并增加企业违约的风险,这都是企业所力图避免的。装配作业车间调度问题工序约束更为复杂并且可能存在多个装配...
【文章来源】：南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１车间调度问题的描述图??Ｆｉ．?１－１?Ｄｅｓｃｒｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｓｈｏｓｃｈｅｄｕｌｉｎｒｏｂｌｅｍ??
所示。??［―?单机调度问题??一并行机调度问题???系统复杂度?开放车间调度问题??一Ｊ流水车间调度问题??车?￣——??？?Ｌ＿作业车间调度问题??调??????？?Ｈ动态车间调度问题??２?加工情况?．．．．．＝??＾?１—静态车间调度问题??分?—??类?Ｈ费用指标调度问题??性能指标??＾性能指标调度问题??ｐ－确定性车间调度???加工环境?＿＿＾＾＿＿＿—????不确定性车间调度??图１－２车间调度问题分类图??Ｆｉｇ．?１－２?Ｗｏｒｋｓｈｏｐ?ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ?ｐｒｏｂｌｅｍ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ．??１．３．２作业车间调度问题的研究概述??１９５４年，Ｊｏｈｎｓｏｎ［７］从Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ调度问题的研宄入手开始研宄作业车间调度问题??理论，他通过研究两台设备的加工产品顺序安排问题，目标为实现最大完工时间最小??化，提出了一种求解最优排序方式的方法。随后引发了调度理论研究的热潮，众多学??者将目光关注到生产调度领域。相比起国外，我国的调度问题研究起步较晚，１９７５??年学者越民义、韩继业等［８］首先在国内进行这一问题的研究，提出了?“ｎ个产品在ｍ??台机器上加工顺序安排的问题”。在五、六十年代，学者们多采用运筹学方法来求解??调度问题，整数规划和分支定界法得到普遍应用。到了七十年代，随着复杂算法的研??４??
?第二章相关概念和理论介绍???ｔ?ｉ???随机产生初始种群??￣?１???±???ｒ＞?计算并评价适应度值??定是否满足终止条彳＾??Ｎ???Ｉ???选择操作??ｉ???±???交叉操作?Ｙ???Ｉ???—?变异操作??输出优化磕果?？－???５；???〔?＿?＿结束??图２－１?—般遗传算法的流程图??Ｆｉｇ．２－１?Ｇｅｎｅｒａｌ?ｇｅｎｅｔｉｃ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??２．１．５遗传算法的特点??遗传算法是模仿和借鉴生物进化思想形成的一种随机搜索的智能优化算法，其主??要优点有：??（１）群体搜索特性。遗传算法能对种群中多个个体在多个方向进行搜索，有很??强的并行处理能力和较强的全局搜索性能。??（２）可扩展性。遗传算法可扩展性好，易于实现与其他智能算法的结合，既吸??收其他算法的长处，又保留了遗传算法的特性。??（３）适应性。遗传算法不局限于特定问题，对所有问题具有通用性，在使用时??只需针对具体问题给出可行解的编码，使得遗传算法具有较强的普适性。??（４）不易陷入局部最优。全局寻优能力强，可以有效降低适应度函数不连续、??非规则或有噪声等不利条件的影响。??然而遗传算法的缺陷也不容忽视：??１）编码过程复杂，导致产生不准确性。??１３??
【参考文献】：
期刊论文
[1]不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题[J]. 彭运芳,高雅,夏蓓鑫. 上海大学学报(自然科学版). 2016(06)
[2]知识化制造环境下航空发动机装配线调度及自重构[J]. 万晓琴,严洪森,汪峥. 自动化学报. 2015(01)
[3]工序加工时间不确定条件下作业车间调度问题的区间数求解方法[J]. 杨宏安,王周锋,吕阳阳,席志成,王宏浩. 计算机集成制造系统. 2014(09)
[4]随机工时下柔性加工车间的鲁棒优化调度方法[J]. 唐秋华,何明,何晓霞,张利平,C.A.Floudas. 计算机集成制造系统. 2015(04)
[5]知识化制造环境下航空发动机装配车间自进化[J]. 姜天华,严洪森,汪峥. 控制与决策. 2014(07)
[6]全自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 潘颖,解晓宇,薛冬娟,谢忠东. 牡丹江大学学报. 2014(03)
[7]自适应遗传算法求解模糊作业车间调度问题[J]. 杨建斌,孙树栋,牛刚刚,王萌. 机械科学与技术. 2013(01)
[8]基于改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 张国辉,石杨. 机械科学与技术. 2011(11)
[9]大规模作业车间多瓶颈调度算法[J]. 翟颖妮,孙树栋,杨宏安,牛刚刚,袁宗寅. 计算机集成制造系统. 2011(07)
[10]含装配约束的作业调度问题及遗传解码算法[J]. 王林平,贾振元,王福吉,孟凡斌. 大连理工大学学报. 2010(04)
博士论文
[1]基于自然启发式算法的作业车间调度问题理论与应用研究[D]. 张超勇.华中科技大学 2007
硕士论文
[1]不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题研究[D]. 高雅.上海大学 2015
[2]多目标模糊项目调度优化方法研究[D]. 何江英.哈尔滨理工大学 2010
本文编号：3106107
【文章来源】：南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１车间调度问题的描述图??Ｆｉ．?１－１?Ｄｅｓｃｒｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｓｈｏｓｃｈｅｄｕｌｉｎｒｏｂｌｅｍ??
所示。??［―?单机调度问题??一并行机调度问题???系统复杂度?开放车间调度问题??一Ｊ流水车间调度问题??车?￣——??？?Ｌ＿作业车间调度问题??调??????？?Ｈ动态车间调度问题??２?加工情况?．．．．．＝??＾?１—静态车间调度问题??分?—??类?Ｈ费用指标调度问题??性能指标??＾性能指标调度问题??ｐ－确定性车间调度???加工环境?＿＿＾＾＿＿＿—????不确定性车间调度??图１－２车间调度问题分类图??Ｆｉｇ．?１－２?Ｗｏｒｋｓｈｏｐ?ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ?ｐｒｏｂｌｅｍ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ．??１．３．２作业车间调度问题的研究概述??１９５４年，Ｊｏｈｎｓｏｎ［７］从Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ调度问题的研宄入手开始研宄作业车间调度问题??理论，他通过研究两台设备的加工产品顺序安排问题，目标为实现最大完工时间最小??化，提出了一种求解最优排序方式的方法。随后引发了调度理论研究的热潮，众多学??者将目光关注到生产调度领域。相比起国外，我国的调度问题研究起步较晚，１９７５??年学者越民义、韩继业等［８］首先在国内进行这一问题的研究，提出了?“ｎ个产品在ｍ??台机器上加工顺序安排的问题”。在五、六十年代，学者们多采用运筹学方法来求解??调度问题，整数规划和分支定界法得到普遍应用。到了七十年代，随着复杂算法的研??４??
?第二章相关概念和理论介绍???ｔ?ｉ???随机产生初始种群??￣?１???±???ｒ＞?计算并评价适应度值??定是否满足终止条彳＾??Ｎ???Ｉ???选择操作??ｉ???±???交叉操作?Ｙ???Ｉ???—?变异操作??输出优化磕果?？－???５；???〔?＿?＿结束??图２－１?—般遗传算法的流程图??Ｆｉｇ．２－１?Ｇｅｎｅｒａｌ?ｇｅｎｅｔｉｃ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??２．１．５遗传算法的特点??遗传算法是模仿和借鉴生物进化思想形成的一种随机搜索的智能优化算法，其主??要优点有：??（１）群体搜索特性。遗传算法能对种群中多个个体在多个方向进行搜索，有很??强的并行处理能力和较强的全局搜索性能。??（２）可扩展性。遗传算法可扩展性好，易于实现与其他智能算法的结合，既吸??收其他算法的长处，又保留了遗传算法的特性。??（３）适应性。遗传算法不局限于特定问题，对所有问题具有通用性，在使用时??只需针对具体问题给出可行解的编码，使得遗传算法具有较强的普适性。??（４）不易陷入局部最优。全局寻优能力强，可以有效降低适应度函数不连续、??非规则或有噪声等不利条件的影响。??然而遗传算法的缺陷也不容忽视：??１）编码过程复杂，导致产生不准确性。??１３??
【参考文献】：
期刊论文
[1]不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题[J]. 彭运芳,高雅,夏蓓鑫. 上海大学学报(自然科学版). 2016(06)
[2]知识化制造环境下航空发动机装配线调度及自重构[J]. 万晓琴,严洪森,汪峥. 自动化学报. 2015(01)
[3]工序加工时间不确定条件下作业车间调度问题的区间数求解方法[J]. 杨宏安,王周锋,吕阳阳,席志成,王宏浩. 计算机集成制造系统. 2014(09)
[4]随机工时下柔性加工车间的鲁棒优化调度方法[J]. 唐秋华,何明,何晓霞,张利平,C.A.Floudas. 计算机集成制造系统. 2015(04)
[5]知识化制造环境下航空发动机装配车间自进化[J]. 姜天华,严洪森,汪峥. 控制与决策. 2014(07)
[6]全自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 潘颖,解晓宇,薛冬娟,谢忠东. 牡丹江大学学报. 2014(03)
[7]自适应遗传算法求解模糊作业车间调度问题[J]. 杨建斌,孙树栋,牛刚刚,王萌. 机械科学与技术. 2013(01)
[8]基于改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 张国辉,石杨. 机械科学与技术. 2011(11)
[9]大规模作业车间多瓶颈调度算法[J]. 翟颖妮,孙树栋,杨宏安,牛刚刚,袁宗寅. 计算机集成制造系统. 2011(07)
[10]含装配约束的作业调度问题及遗传解码算法[J]. 王林平,贾振元,王福吉,孟凡斌. 大连理工大学学报. 2010(04)
博士论文
[1]基于自然启发式算法的作业车间调度问题理论与应用研究[D]. 张超勇.华中科技大学 2007
硕士论文
[1]不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题研究[D]. 高雅.上海大学 2015
[2]多目标模糊项目调度优化方法研究[D]. 何江英.哈尔滨理工大学 2010
本文编号：3106107
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