单件小批MES动态作业计划与调度优化算法的研究

发布时间：2017-10-03 13:39

  本文关键词：单件小批MES动态作业计划与调度优化算法的研究

  更多相关文章： 单件小批 制造执行系统 动态作业计划与调度优化 分布式粒子群优化算法 遗传算法

【摘要】：制造执行系统(MES)是计划管理层和工业控制层之间的车间层生产管理技术与实时信息系统,主要解决车间生产任务的执行问题。就当前的经济形势来看,中小型企业的主要生产方式集中于单件小批生产,如何将单件小批生产与MES系统相结合,也是目前研究的一大热点。MES对企业生产的高效性、产品的高质量、低消耗起着重要的作用,在单间小批MES中,作业计划与调度是主导MES内部过程,将MES与外部系统连接的中心,MES技术核心的先进性通过作业计划与调度优化来呈现,因此MES作业计划与调度优化一直是制造系统调度、规划与管理领域的研究热点之一。但由于作业计划与调度存在生产负荷平衡复杂、作业计划估算困难、作业调度控制复杂等问题,给实际生产带来巨大的困难和挑战。本文针对单件小批MES环境下的作业计划与调度优化的特殊性需求,对单件小批MES动态作业计划与调度优化算法展开研究,构造一个实用性强的单件小批MES作业计划与调度优化系统,通过提高动态作业计划与调度优化的智能性、敏捷性、鲁棒性和柔性来提高它的实用性。首先,针对单件小批MES生产加工过程中存在突发事件因素的特点,以最小化最大完工时间为调度目标,提出一种求解单目标作业计划与调度优化问题的分布式粒子群优化算法。该算法采用分布式方法解决问题的思想,建立两个Multi-Agent粒子群优化模型,解决了传统的粒子群优化算法在应对突发事件时不能实时做出决策的问题。用标准算例对分布式粒子群算法进行了验证,并与传统算法进行了比较,实验数据证明该算法能有效解决作业计划与调度优化问题,也验证了Multi-Agent粒子群优化模型的合理性。其次,针对单件小批MES生产加工过程中,工件由于机器故障、加工任务临时变动及其他动态事件的发生会终止加工,这就需要对工件进行再调度,以效率和稳定性为目标作为调度的衡量标准,构建了多目标动态调度数学模型。并根据上述模型,在考虑多目标约束前提下,将遗传算法与混合型调度策略相结合,提出动态调度算法,方便实时对终止加工的工件进行动态调整,以提高车间对突发事件的反应能力及调度质量。利用数值实验对所提出的动态调度算法的性能和效率进行评估。实验结果表明,对于求解小规模问题本文算法能够实现最优解,对于求解中规模问题本文算法能够实现近似最优解。最后,针对某公司中单件小批工件制造情况,开发一个单件小批MES动态作业计划与调度优化系统,实现作业监控与动态作业计划与调度优化有机联系的计划、控制和调节的闭环体系结构,并结合作业计划与调度的实际问题,对单件小批MES动态作业计划与调度优化方法进行了实例研究。
【关键词】：单件小批 制造执行系统 动态作业计划与调度优化 分布式粒子群优化算法 遗传算法
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB497;TP18
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 课题来源及研究背景12-13
• 1.1.1 课题来源12
• 1.1.2 研究背景12-13
• 1.2 研究目的及意义13-14
• 1.2.1 研究目的13
• 1.2.2 研究意义13-14
• 1.3 国内外研究现状14-16
• 1.3.1 MES的研究现状14-15
• 1.3.2 作业计划与调度问题的研究现状15-16
• 1.4 现状总结及发展趋势16-18
• 1.5 论文主要研究内容18-19
• 第2章 论文相关理论基础19-26
• 2.1 单件小批概述19-21
• 2.1.1 单件小批生产特点19-20
• 2.1.2 单件小批生产需求分析20-21
• 2.2 单件小批MES概述21-23
• 2.2.1 单件小批MES体系结构21-22
• 2.2.2 单件小批MES的应用特点22-23
• 2.3 动态作业计划调度概述23-25
• 2.3.1 动态调度问题描述23-24
• 2.3.2 动态事件的分类24-25
• 2.3.3 动态作业计划调度分类25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 单件小批MES作业计划与调度优化算法26-38
• 3.1 单件小批MES作业车间调度26-27
• 3.1.1 问题描述26
• 3.1.2 约束26-27
• 3.2 粒子群优化算法27-29
• 3.2.1 方法描述27
• 3.2.2 种群初始化27-28
• 3.2.3 粒子编码28
• 3.2.4 目标函数28
• 3.2.5 参数选择28-29
• 3.2.6 算法描述29
• 3.3 Multi-Agent系统的分布式方法29-32
• 3.3.1 第一个Multi-Agent PSO模型29-31
• 3.3.2 第二个Multi-Agent PSO模型31-32
• 3.3.3 迁移策略32
• 3.4 实验结果32-37
• 3.4.1 Kacem实例32-36
• 3.4.2 Bandimarte实例36-37
• 3.4.3 分布式方法37
• 3.5 本章小结37-38
• 第4章 单件小批MES多目标动态调度算法38-58
• 4.1 动态调度问题研究38-41
• 4.1.1 动态调度策略38-39
• 4.1.2 动态事件的处理39-41
• 4.2 多目标数学模型41-45
• 4.3 动态调度实例45-49
• 4.4 考虑效率和稳定性的遗传优化算法49-54
• 4.4.1 种群初始化50-51
• 4.4.2 向量表示51-52
• 4.4.3 交叉、变异、选择操作52-53
• 4.4.4 求值53
• 4.4.5 终止规则53
• 4.4.6 算法描述53-54
• 4.5 动态调度实验结果及分析54-57
• 4.5.1 参数调整54-55
• 4.5.2 运行结果55-57
• 4.6 本章小结57-58
• 第5章 单件小批MES原型系统分析与设计58-66
• 5.1 单件小批MES调度系统58-61
• 5.1.1 系统功能需求58-59
• 5.1.2 系统软件概述59-60
• 5.1.3 系统体系结构60-61
• 5.2 单件小批MES系统模块61-62
• 5.3 单件小批MES调度实例62-65
• 5.4 本章小结65-66
• 结论66-68
• 参考文献68-73
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文73-74
• 致谢74

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本文编号：965537