【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度問題是一類具有重要研究價值的組合優(yōu)化問題,它廣泛存在于現(xiàn)代化生產(chǎn)的各行各業(yè)。由經(jīng)典調(diào)度問題拓展而來的批調(diào)度問題,由于其廣泛的實用價值和較好的理論支撐,已成為當前生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域研究的熱點問題之一。新興生產(chǎn)模式的興起及其在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用,使得企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境也由傳統(tǒng)的單機生產(chǎn)環(huán)境擴展到了復(fù)雜的多機生產(chǎn)環(huán)境。信息技術(shù)的迅速發(fā)展,使得物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于企業(yè)的生產(chǎn)制造過程中,給企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度帶來機遇的同時也帶來了挑戰(zhàn)。作為新一代信息技術(shù)的重要組成部分,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用可以實現(xiàn)對生產(chǎn)調(diào)度對象的識別,獲取生產(chǎn)調(diào)度對象及機器設(shè)備的狀態(tài)信息和位置信息等。決策者能否在激烈的市場競爭中對這些信息加以充分利用從而制定高效可靠的調(diào)度策略,實現(xiàn)智能的優(yōu)化調(diào)度過程,將成為企業(yè)能否在競爭激烈的市場中立于不敗之地的關(guān)鍵。本文圍繞半導(dǎo)體制造中的平行批處理機加工過程,以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供的信息為基礎(chǔ),系統(tǒng)的研究了加工設(shè)備為同類平行機環(huán)境下的兩種特殊情形的批調(diào)度問題。以最小化制造跨度為目標分別考慮了運輸時間不同的情形以及加工設(shè)備具有不同容量的情形。論文的主要工作如下:(1)以最小化制造跨度為目標建立了考慮運輸時間的同類平行機批調(diào)度問題的數(shù)學模型,在分析問題性質(zhì)的基礎(chǔ)上提出了一個啟發(fā)式算法和一個局部搜索策略,并結(jié)合離散粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)點,提出了混合DPSO-GA算法求解該問題。通過仿真實驗將所提出的混合DPSO-GA算法與相關(guān)算法進行比較以驗證所提算法的有效性。結(jié)果顯示,所提出的混合DPSO-GA算法能夠在合理的時間內(nèi)高效的求解所研究的問題。(2)研究了不同容量的同類平行機加工環(huán)境下的批調(diào)度問題。以最小化制造跨度作為求解目標建立了該批調(diào)度問題的數(shù)學模型,并提出了一個啟發(fā)式算法產(chǎn)生遺傳算法的初始解,然后設(shè)計了帶有局部搜索策略的改進遺傳算法對該調(diào)度問題進行求解。實驗結(jié)果顯示,本文所提出的改進遺傳算法能夠有效求解不同容量的同類平行機批調(diào)度問題。
[Abstract]:Production scheduling problem is a kind of combinatorial optimization problem with important research value. It widely exists in various industries of modern production. The batch scheduling problem, which is extended from the classical scheduling problem, has become one of the hot issues in the field of production scheduling because of its extensive practical value and better theoretical support. With the rise of new production mode and its wide application in enterprises, the production environment of enterprises is extended from traditional single-machine production environment to complex multi-machine production environment. With the rapid development of information technology, the Internet of things (IoT) technology has been widely used in the manufacturing process of enterprises, which brings both opportunities and challenges to the production scheduling of enterprises. As an important part of the new generation of information technology, the application of Internet of things technology in the field of production scheduling can realize the identification of production scheduling objects and obtain the state information and location information of production scheduling objects and machines. Whether the decision-makers can make full use of this information in the fierce market competition to make efficient and reliable scheduling strategy and realize the intelligent optimal scheduling process will become the key to the enterprises to be invincible in the fierce competition market. Based on the information provided by the Internet of things (IoT), the batch scheduling problem of two special cases in which the processing equipment is in the same parallel machine environment is studied systematically in this paper around the process of parallel batch machining in semiconductor manufacturing. In order to minimize the manufacturing span, the conditions of different transportation time and different capacity of processing equipment are considered respectively. The main work of the thesis is as follows: (1) the mathematical model of the same parallel machine batch scheduling problem considering the transportation time is established with the goal of minimizing the manufacturing span. Based on the analysis of the properties of the problem, a heuristic algorithm and a local search strategy are proposed. Combined with the advantages of discrete particle swarm optimization and genetic algorithm, a hybrid DPSO-GA algorithm is proposed to solve the problem. The proposed hybrid DPSO-GA algorithm is compared with the related algorithms through simulation experiments to verify the effectiveness of the proposed algorithm. The results show that the proposed hybrid DPSO-GA algorithm can efficiently solve the problem in a reasonable time. (2) the batch scheduling problem in the same parallel machining environment with different capacity is studied. The mathematical model of the batch scheduling problem is established by minimizing the manufacturing span, and a heuristic algorithm is proposed to generate the initial solution of the genetic algorithm. Then an improved genetic algorithm with local search strategy is designed to solve the scheduling problem. Experimental results show that the improved genetic algorithm proposed in this paper can effectively solve the similar parallel machine batch scheduling problem with different capacity.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

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本文編號：2405464