本文關(guān)鍵詞：面向帶有批處理機的混合流水車間的調(diào)度規(guī)則自動設(shè)計

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【摘要】：本文探討了中國裝備制造業(yè)特有的“多品種、小批量”的生產(chǎn)模式,綜合實際生產(chǎn)環(huán)境中存在的復(fù)雜工藝路線(多階段)、多設(shè)備類型等約束,擴展了標(biāo)準(zhǔn)混合流水車間(Hybrid Flow Shop,HFS)調(diào)度問題,提出基于遺傳規(guī)劃和蟻群優(yōu)化的兩階段規(guī)則設(shè)計(Genetic Programming and Ant Colony Optimization-based Automatic Rule Design Approach,AGRD)方法。首先,描述了帶批處理機的多階段HFS調(diào)度問題,結(jié)合實際生產(chǎn)特點,為其構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。然后,由于問題的NP-hard性質(zhì),將問題分解為工件分派、工件排序、工件組批三個子問題。針對上述模型,設(shè)計一種基于遺傳規(guī)劃和蟻群優(yōu)化算法的兩階段規(guī)則自動設(shè)計方法,對三個子問題進行統(tǒng)一求解。通過直接搜索規(guī)則空間的方式,提高計算效率。第一階段,通過遺傳規(guī)劃(Genetic Programming,GP)算法演化優(yōu)質(zhì)規(guī)則,設(shè)計出混合類型備選規(guī)則集;第二階段,采用蟻群優(yōu)化(Ant Colony Optimization,ACO)算法為工件、離散機、批處理機分別搜索規(guī)則。此外,在調(diào)度階段,引入改進的前瞻時間窗(Modified Look-ahead Time Window,MLTW)策略,在不滿批情況下,為批處理機決策一個合理的等待時間。最后,進行仿真實驗。結(jié)果表明,引入GP算法產(chǎn)生的規(guī)則,能改進備選規(guī)則集,提高算法優(yōu)化性能;ACO算法能搜索出較好的規(guī)則組合;時間窗的引入,讓算法在保證解的質(zhì)量的同時,提高批處理機利用率;在與相似的規(guī)則設(shè)計方法的對比實驗中,驗證了本文兩階段(啟發(fā)式生成-啟發(fā)式選擇)的規(guī)則設(shè)計方法的合理性,同時,AGRD方法更注重對實時調(diào)度狀態(tài)信息的利用,體現(xiàn)在:1)根據(jù)工件、離散機或批處理機的屬性信息,通過GP算法演化更優(yōu)質(zhì)的規(guī)則;2)在選擇規(guī)則時,考慮不同機器的差異性,因此更符合實際生產(chǎn);在與考慮相似問題模型的研究中的方法對比實驗中,驗證AGRD方法的性能;在與CPLEX的對比實驗中,驗證AGRD算法更適用于大規(guī)模實際調(diào)度問題。
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TB497

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本文編號：1222916