基于节能机制的车间调度问题研究

发布时间：2017-09-28 06:47

  本文关键词：基于节能机制的车间调度问题研究

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【摘要】：在全球倡导保护环境、节能减排的大背景下,我国作为制造业大国,如何在制造业中实现节能减排是当前非常紧迫的课题。车间调度是一项非常有效的管理节能手段,通过选择不同的加工机器、改变工序的加工次序,在不提高工艺设备要求的情况下,实现了节约能源。本文以车间调度的能耗优化为主线,分别研究了带有工艺规划的车间调度单目标优化和带有机器柔性的作业车间多目标优化问题,同时也研究了在动态环境下的柔性作业车间调度。主要研究内容阐述如下:1.对车间调度的理论进行了概述,简要介绍了车间调度的分类、特点及其优化算法。分析了车间调度中能量消耗的主要组成部分,建立了车间调度的能量模型。2.建立了带有工艺规划的车间调度问题的能量消耗模型,并提出了一种新的算法进行求解。首先,建立了以能量消耗和完工时间为优化目标的数学模型。然后,提出了采用一种改进的混合模拟退火与遗传算法,并引入了回火机制来增加变异的突跳性,通过设置权重系数,建立了两个优化目标之间的关系。最后,用一组算例和其他算法进行比较,验证了本算法的可行性,并将算法运用于实际案例,证实了算法的有效性。3.研究了带有能量消耗模型的柔性作业车间多目标优化问题。首先,以能量消耗和完工时间为优化目标对问题进行了数学建模。其次,提出了一种改进的混合算法,引入粒子群算法的信息共享机制,对遗传算法的交叉算子进行了改进;用Hill函数代替传统模拟退火的温度更新函数,替代遗传算法的变异模块,弥补了遗传算法容易陷入早熟收敛的不足。最终得到一组Pareto解集,提供了大量的调度方案供决策者选择。最后,分别用完全柔性和部分柔性的调度实例对算法进行验证,证明了改进算法的有效性。同时,将算法用于企业实际案例,取得了较好的效果。4.构建了车间调度加入干扰事件下的能耗消耗模型。首先,通过模拟实际车间调度生产环境,以交货期为约束条件,提出了能量消耗和完工时间为优化目标。然后,基于滚动窗口技术,用改进的算法对车间调度中发生的急件插入、机器故障等事件进行处理。最后,通过实例验证了动态策略的有效性和改进算法的可行性。
【关键词】：柔性作业车间调度 能量优化 遗传算法 模拟退火算法
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TB497
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 缩略词13-14
• 第一章 绪论14-21
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 文献综述15-17
• 1.2.1 车间调度15-16
• 1.2.2 车间调度的能量优化16
• 1.2.3 扩展型车间调度16-17
• 1.3 车间调度的优化算法17-19
• 1.3.1 精确求解法17-18
• 1.3.2 近似优化法18-19
• 1.4 研究意义19
• 1.5 研究内容19-21
• 第二章 车间调度理论及其能量模型21-30
• 2.1 车间调度简介21-24
• 2.1.1 车间调度的问题描述21
• 2.1.2 车间调度的分类和特点21-22
• 2.1.3 车间调度的表述模型22-24
• 2.2 车间调度的优化目标24-25
• 2.3 柔性多目标车间调度的优化方法25-27
• 2.4 车间调度问题的能量模型27-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 用改进的混合算法求解柔性车间调度的能量优化30-46
• 3.1 工艺柔性车间调度问题描述30-32
• 3.1.1 FJSP问题的数学描述30-31
• 3.1.2 FJSP的数学模型31-32
• 3.2 遗传算法的基本理论32-37
• 3.2.1 遗传算法简介及特点32-33
• 3.2.2 遗传算法的基本流程33-35
• 3.2.3 遗传算法的主要操作35-37
• 3.3 改进的混合算法求解FJSP能量优化37-40
• 3.3.1 算法流程37-38
• 3.3.2 算法设计38-40
• 3.4 算法验证与实例仿真40-45
• 3.4.1 算法验证41-42
• 3.4.2 实例仿真42-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 多目标柔性车间调度的能量优化46-56
• 4.1 多目标车间调度问题优化方法46
• 4.2 多目标柔性车间调度的能耗模型46-48
• 4.2.1 变量定义46-47
• 4.2.2 能耗模型47-48
• 4.3 算法的主要结构48-51
• 4.3.1 种群初始化48-49
• 4.3.2 交叉算子49-50
• 4.3.3 变异算子50-51
• 4.4 实例仿真51-55
• 4.4.1 算法验证52-53
• 4.4.2 应用案例53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第五章 柔性作业车间动态调度的能量优化56-69
• 5.1 动态车间调度问题描述56
• 5.2 动态调度的优化方法56-58
• 5.3 动态车间调度模型的数学处理58-62
• 5.4 改进遗传算法求解柔性作业车间动态调度问题62-68
• 5.5 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-71
• 6.1 全文总结69
• 6.2 工作展望69-71
• 参考文献71-75
• 致谢75-76
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文76

【参考文献】

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本文编号：934409