本文關(guān)鍵詞：兩階段混合流水車間調(diào)度問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文主要研究兩階段混合流水車間的調(diào)度問題�；旌狭魉囬g調(diào)度問題(Hybrid Flow-shop Scheduling Problem, HFSP)也稱柔性流水車間調(diào)度問題(Flexible Flow Shop Scheduling Problem),是一般流水車間調(diào)度問題和與并行機(jī)調(diào)度問題的結(jié)合。即使在簡單的混合流水車間中調(diào)度模型中,也已經(jīng)被證明是NP難問題,無法得到最優(yōu)解。然而,在流程工業(yè)中,尤其是在汽車生產(chǎn)、冶金和化工等領(lǐng)域,HFSP調(diào)度問題非常具有代表性,應(yīng)用日趨廣泛,因此,該問題成為近年來各國專家學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。 在實(shí)際生產(chǎn)過程中,生產(chǎn)線可以產(chǎn)出由不同零件裝配而成的不同產(chǎn)品。本文研究的調(diào)度問題包含機(jī)械加工與裝配操作。機(jī)械加工階段可以看作是混合流水車間,包含兩個(gè)階段,且每個(gè)階段都含有不同數(shù)目的并行機(jī)臺(tái)。首先,本文針對包含裝配階段的兩階段混合流水車間調(diào)度問題,建立了混合整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型,采用ILOG OPL Studio軟件對模型進(jìn)行驗(yàn)證及修正；其次,基于Johnson規(guī)則與LPT(Longest Processing Time)規(guī)則提出啟發(fā)式演算法(簡稱為H演算法),對裝配階段中待加工的產(chǎn)品進(jìn)行定向排序,繼而指派零部件的加工順序。同時(shí),對離散粒子群算法及變鄰域算法進(jìn)行改進(jìn),建立兩種新的算法：第一,采用基于工件順序與位置相互對應(yīng)的編碼方式進(jìn)行編碼,將H演算法產(chǎn)生的工件序列作為初始解,提出改進(jìn)離散粒子群算法；第二,采用實(shí)數(shù)編碼方式,通過顛倒、插入等操作擴(kuò)大搜索空間,然后通過交換操作進(jìn)行局部搜索,并將H演算法產(chǎn)生的序列作為初始解,提出改進(jìn)變鄰域搜索算法；最后,應(yīng)用H演算法、改進(jìn)離散粒子群算法及改進(jìn)變鄰域算法,對包含裝配階段的兩階段混合流水車間調(diào)度問題進(jìn)行求解,同時(shí)提出兩個(gè)下界,實(shí)現(xiàn)了對三種全新演算法與原有算法求解質(zhì)量的快速評價(jià)和分析。 大量的實(shí)驗(yàn)分析證明：H演算法具有能夠得到近似最佳解、求解時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn),尤其在求解大規(guī)模調(diào)度問題時(shí),利用H演算法求解問題的近似最優(yōu)解在求解時(shí)間方面具有更大的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：混合流水車間 兩階段裝配 最小化最大完工時(shí)間
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TB497
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究的背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3 國內(nèi)外研究成果對比分析15-16
• 1.3 主要的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-18
• 1.3.1 主要的研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第2章 兩階段混合流水車間調(diào)度問題分析與建模18-32
• 2.1 對問題的描述18-20
• 2.2 混合整數(shù)線性規(guī)劃模型的建立20-27
• 2.2.1 模型的參數(shù)設(shè)計(jì)21
• 2.2.2 決策變量的定義21-22
• 2.2.3 混合整數(shù)規(guī)劃模型的建立22-27
• 2.3 下界的提出27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-32
• 第3章 三種新算法的設(shè)計(jì)32-54
• 3.1 啟發(fā)式H演算法設(shè)計(jì)32-36
• 3.2 粒子群優(yōu)化算法概述36-40
• 3.2.1 粒子群算法的設(shè)計(jì)思想36-37
• 3.2.2 粒子群算法的基本原理37-40
• 3.3 改進(jìn)離散粒子群算法H-DPSO設(shè)計(jì)40-47
• 3.3.1 粒子的編碼方案41-44
• 3.3.2 粒子的解碼方案44
• 3.3.3 離散粒子群算法的基本步驟44-45
• 3.3.4 改進(jìn)的離散粒子群算法H-DPSO45-47
• 3.4 改進(jìn)變鄰域搜索H-VNS算法的建立47-52
• 3.4.1 局部搜索策略47
• 3.4.2 變鄰域搜索算法VNS的基本框架47-48
• 3.4.3 基本變鄰域算法的搜索步驟48
• 3.4.4 改進(jìn)變鄰域搜索算法H-VNS的實(shí)現(xiàn)流程48-52
• 3.5 本章小結(jié)52-54
• 第4章 實(shí)驗(yàn)分析54-66
• 4.1 實(shí)驗(yàn)的目的54
• 4.2 實(shí)驗(yàn)的環(huán)境及參數(shù)設(shè)置54-55
• 4.3 實(shí)驗(yàn)的結(jié)果及對比分析55-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 第5章 結(jié)論與展望66-68
• 5.1 全文結(jié)論66-67
• 5.2 未來展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 作者簡介72-74
• 攻讀學(xué)位期間從事主要的科研工作74-76
• 致謝76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：324603