基于时间槽的多约束条件下设备调度研究

发布时间：2023-05-12 22:05

　　随着生产节奏的不断加快,设备是生产制造型企业正常工作的保障,改善和优化企业的设备调度等核心问题越来越受到企业界的重视。本文是在研读大量的相关学术文献的基础上,在安徽高校自然重点科学研究项目“晶圆制造系统中基于分解规则的批处理机控制方法研究(KJ2016A057)”资助下,针对多约束下设备调度问题开展了研究。本文首先在综述设备调度问题基础上,研究设备调度中的工序约束、设备连续可用时间段和设备非连续可用时间段约束的特点,在此基础构建多约束条件下设备调度问题数学建模。其次,为了有效地求解多约束下设备调度问题,在传统的遗传算法的理论基础上,本文设计了一种改进后非线性自适应函数的遗传算法,改进后自适应函数的遗传算法的交叉概率和变异概率在合理的范围内可以随着个体自适应改变,既可以继承父代的优良性,也可以避免出现早熟现象和陷入局部最优解,收敛速度快,鲁棒性强。再次,本文研究了多约束条件下设备连续可用和多约束条件下设备非连续可用的两类调度问题,针对多约束条件下设备连续可用调度问题,直接借助本文所提的改进自适应函数的遗传算法,运用MATLAB进行仿真求解,通过两个简化案例对比分析,证明了所提出的非线性自...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题的研究背景、目的和意义
        1.1.1 课题的研究背景
        1.1.2 选题的目的
        1.1.3 选题的意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文的主要内容和组织结构
第2章 多约束条件下设备调度问题及建模
    2.1 设备调度问题概述
        2.1.1 设备调度模型的特点
        2.1.2 设备调度问题的分类
        2.1.3 设备调度问题的求解方法分类
        2.1.4 设备调度问题的优化目标
    2.2 设备调度中约束类型
        2.2.1 工序约束
        2.2.2 设备连续可用时间段和非可用时间段约束
    2.3 多约束条件下设备调度建模
        2.3.1 设备调度符号定义
        2.3.2 设备调度数学模型建立
    2.4 本章小结
第3章 遗传算法的改进
    3.1 遗传算法的概述
        3.1.1 遗传算法的产生和发展
        3.1.2 遗传算法的基本思想
    3.2 传统的遗传算法的实现
        3.2.1 编码
        3.2.2 确定适应度函数
        3.2.3 选择算子
        3.2.4 交叉运算
        3.2.5 变异运算
    3.3 改进的自适应遗传算法的实现
        3.3.1 改进的自适应遗传算法的基本思想
        3.3.2 改进的遗传算法的实现
    3.4 本章小结
第4章 基于改进遗传算法的多约束条件下设备连续可用调度研究
    4.1 设备连续可用下的多约束
    4.2 改进的遗传算法在设备调度的表示
        4.2.1 改进后遗传算法的参数设置
        4.2.2 改进后遗传算法的伪代码
    4.3 案例分析验证
    4.4 本章小结
第5章 基于时间槽模型的多约束条件下设备非连续可用调度研究
    5.1 设备非连续可用时间段的多约束情况
    5.2 时间槽模型
    5.3 案例分析验证
        5.3.1 基本设备调度案例分析
        5.3.2 综合案例分析
    5.4 本章小结
第6章 结论与展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文目录
致谢



本文编号：3814721