本文關鍵詞：柔性流水車間并行組批加工與改機問題排產研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生產排產優(yōu)化是企業(yè)管理的一個重要組成部分,而柔性流水車間排產優(yōu)化問題為生產排產優(yōu)化領域的一類經典問題。在柔性流水車間中,通常包含多道工序,各道工序中包含的并行工位數(shù)至少為一臺,至少有一道工序包含兩臺或兩臺以上的相同并行工位。在一些實際的柔性流水車間中還會存在并行組批加工,序列相關改機時間等,且對柔性流水車間中的生產任務進行排產時,需考慮如最小化makespan,最小化提前拖期懲罰等優(yōu)化目標。因此,柔性流水車間排產優(yōu)化問題是一個極其復雜的問題,已被證明為NP-hard。由于柔性流水車間中的各道工序的生產能力可根據生產任務柔性地進行調節(jié),能有效地防止瓶頸工序的產生,目前該車間模型已被廣泛得應用于半導體封裝、鋼鐵生產、汽車裝配等多種行業(yè)。因此對柔性流水車間排產優(yōu)化問題的研究具有重要的理論意義和實際應用價值。本文依托半導體封裝測試車間為研究背景,首先研究了柔性流水車間排產優(yōu)化問題,然后分別對存在并行組批加工和存在序列相關改機時間的柔性流水車間排產優(yōu)化問題進行了研究,最后研究了同時存在并行組批加工和序列相關改機時間的柔性流水車間排產優(yōu)化問題。在優(yōu)化方法方面,研究了緊致遺傳算法,并針對其缺點,對其進行多方面的改進,提出來三種改進算法作為全局優(yōu)化方法,同時也采用了多規(guī)則結合重復合作博弈對工位分配方案進行了研究。本文主要完成的研究工作分為以下幾點:(1)建立了以最小化提前拖期懲罰的柔性流水車間排產優(yōu)化問題(flexible flow shop scheduling problem with minimizing the sum of earliness-tardiness penalties,FFSP-ET)的混合整數(shù)規(guī)劃模型,分析了排產過程中工件和工位的各個參數(shù)之間的約束關系,根據FFSP-ET建立了相應緊致遺傳算法的概率模型,并在標準緊致遺傳算法的基礎上加入了精英繼承策略和協(xié)同進化機制以擴大算法進化過程中的穩(wěn)定性和解的搜索范圍,提出了動態(tài)緊致遺傳算法用于求解FFSP-ET。(2)建立了柔性流水車間并行組批加工排產優(yōu)化問題(flexible flow shop scheduling problem with parallel batching,FFSP-PB)的混合整數(shù)規(guī)劃模型,研究了并行組批加工的過程中工件的成組和批的工位分配,同時在緊致遺傳算法的基礎上設計了基于漢明距離的個體選擇機制,雙個體概率模型更新機制以及自適應精英繼承策略三方面改進,提出了自適應協(xié)同進化緊致遺傳算法用于求解FFSP-PB。(3)建立了存在序列相關改機時間的柔性流水車間排產優(yōu)化問題(flexible flow shop scheduling problem with sequence dependent setup time,FFSP-SDST)的混合整數(shù)規(guī)劃模型,分析了在排產過程中序列相關改機時間對工位加工的影響,結合工位空閑時間的約束,建立了六條工件工位分配規(guī)則,引入重復合作博弈模型對工件的工位分配過程進行探討,以協(xié)調多規(guī)則之間的沖突,提出了均衡工位分配方案用于工件在各工序的工位分配,另一方面,采用自適應協(xié)同進化緊致遺傳算法作為全局優(yōu)化算法優(yōu)化工件的上線序。最后仿真實驗結果驗證,所提出的方法能有效地減少生產過程中的序列相關改機時間,相對于遺傳算法,其優(yōu)化效果最大提高幅度達到了80.24%。(4)建立了以最小化提前拖期懲罰為優(yōu)化目標的存在序列相關改機時間的柔性流水車間組批加工排產優(yōu)化問題(flexible flow shop scheduling problem with parallel batching,sequence dependent setup time and minimizing the sum of earliness-tardiness penalties,FFSPPS-ET)的混合整數(shù)規(guī)劃模型,對并行組批加工工位的加工容量,工件在同一工序中的的不同加工要求兩者對加工過程的約束進行了研究,采用均衡工位分配方案對各工序中工件或批進行工位分配,同時引入正態(tài)分布概念以增強標準緊致遺傳算法躍出局部極值的能力,擴大其進化過程中解的搜索范圍,設計了基于信息熵的自適應進化步調控制對算法進化速度進行自適應調節(jié),提出了充氣式緊致遺傳算法用于優(yōu)化工件的上線序。仿真實驗結果證明,所提的算法能高效地對實際生產中大規(guī)模FFSPPS-ET進行求解,相對于遺傳算法,其優(yōu)化效果最大提高幅度達到了81.33%。
【關鍵詞】：柔性流水車間 重復合作博弈 緊致遺傳算法 組批加工 序列相關改機時間 提前拖期懲罰
【學位授予單位】：沈陽建筑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB49
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 課題的來源及研究背景12-13
• 1.2 課題研究的目的和意義13-15
• 1.3 柔性流水車間排產優(yōu)化問題的國內外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 課題研究內容及創(chuàng)新點16-17
• 1.5 論文結構17-18
• 第二章 緊致遺傳算法18-20
• 2.1 CGA的現(xiàn)有相關工作18
• 2.2 CGA的具體步驟18
• 2.3 OCGA的優(yōu)缺點分析18-19
• 2.4 本章小結19-20
• 第三章 柔性流水車間排產優(yōu)化問題20-30
• 3.1 提前拖期懲罰排產優(yōu)化問題介紹20
• 3.2 FFSP-ET問題描述20-22
• 3.3 編碼和解碼22
• 3.4 動態(tài)協(xié)同進化緊致遺傳算法22-25
• 3.4.1 DCCGA的流程22-23
• 3.4.2 概率模型更新方式23-24
• 3.4.3 雙概率模型信息交流過程24-25
• 3.5 仿真實驗25-28
• 3.5.1 算法參數(shù)設置25-26
• 3.5.2 實例測試26-28
• 3.6 本章小結28-30
• 第四章 柔性流水車間并行組批加工排產優(yōu)化問題30-46
• 4.1 并行組批加工排產優(yōu)化問題介紹30
• 4.2 FFSP-PB問題描述30-32
• 4.3 編碼和解碼32-33
• 4.4 自適應協(xié)同進化緊致遺傳算法33-35
• 4.4.1 SCCGA的改進之處33-35
• 4.4.2 SCCGA的算法流程35
• 4.5 仿真實驗35-44
• 4.5.1 測試數(shù)據來源36
• 4.5.2 SCCGA算法參數(shù)分析36-38
• 4.5.3 基于FFSP實例SCCGA的優(yōu)化性能測試38-42
• 4.5.4 FFSP-PB實例測試42-44
• 4.6 本章小結44-46
• 第五章 存在序列相關改機時間的柔性流水車間排產優(yōu)化46-66
• 5.1 存在序列相關改機時間的排產優(yōu)化問題簡介46-47
• 5.2 FFSP-SDST問題描述47-48
• 5.3 基于博弈的工件工位分配方案48-56
• 5.3.0 多規(guī)則建立49
• 5.3.1 博弈論概述49-52
• 5.3.2 構建重復合作博弈模型52-53
• 5.3.3 博弈分析53-55
• 5.3.4 均衡工位分配方案55-56
• 5.4 編碼和解碼56-57
• 5.5 仿真實驗57-63
• 5.5.1 實驗數(shù)據來源57-58
• 5.5.2 實驗結果分析58-63
• 5.6 本章小結63-66
• 第六章 存在序列相關改機時間的柔性流水車間并行組批加工排產優(yōu)化問題66-80
• 6.1 FFSPPS-ET問題描述66-69
• 6.2 編碼和解碼69
• 6.3 充氣式緊致遺傳算法69-71
• 6.4 仿真實驗71-77
• 6.4.1 實驗數(shù)據來源72-73
• 6.4.2 ICGA-EMS參數(shù)調節(jié)73-74
• 6.4.3 實驗結果分析74-77
• 6.5 本章小結77-80
• 第七章 總結80-82
• 7.1 總結80-81
• 7.2 展望81-82
• 參考文獻82-88
• 作者簡介88
• 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文88
• 作者在攻讀碩士學位期間獲國家發(fā)明專利88-90
• 致謝90-91

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  本文關鍵詞：柔性流水車間并行組批加工與改機問題排產研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：436560