本文關(guān)鍵詞：混合流水車間的單件定制產(chǎn)品制造裝配集成優(yōu)化調(diào)度問題研究

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【摘要】：進(jìn)入21世紀(jì)以來,產(chǎn)品需求從批量化和標(biāo)準(zhǔn)化逐漸向個(gè)性化和多樣化過渡,產(chǎn)品生產(chǎn)方式也從大批量逐步向小批量甚至單件生產(chǎn)模式(One-of-a-kind Production,OKP)過渡�，F(xiàn)代模具生產(chǎn)企業(yè)是典型的專業(yè)生產(chǎn)單件定制產(chǎn)品的企業(yè),它不僅具有一般單件生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)過程具有非重復(fù)性的特點(diǎn),而且由于模具制造過程的特殊性,它還具有模具生產(chǎn)制造周期偏長、在制品庫存高的特點(diǎn),導(dǎo)致交貨期難以保證,拖期現(xiàn)象嚴(yán)重,這不僅讓企業(yè)的生產(chǎn)成本增加了,而且還會影響企業(yè)的信譽(yù),影響客戶的滿意度,嚴(yán)重制約了我國模具企業(yè)的發(fā)展和國際競爭力。為了能夠及時(shí)的響應(yīng)客戶多樣化的需求,同時(shí)又不增加企業(yè)的庫存,降低在制品的庫存,為此,本文以訂單交貨期準(zhǔn)時(shí)度和產(chǎn)品裝配時(shí)零件同時(shí)度為優(yōu)化目標(biāo)綜合考慮制造與裝配集成優(yōu)化調(diào)度問題。本文主要研究混合流水車間下的單件生產(chǎn)制造調(diào)度問題,主要考慮調(diào)度問題中的兩個(gè)問題,一是產(chǎn)品是由多個(gè)零部件裝配完成,而裝配之前需要所有零部件都加工完成；二是高度客戶定制化產(chǎn)品具有生產(chǎn)周期長、在制品庫存高的特點(diǎn)。通過把問題分為兩個(gè)階段來考慮,混合流水車間環(huán)境下的制造階段和裝配階段,制造階段可以看做是混合流水車間,每道工序都含有一定數(shù)目的并行機(jī),同個(gè)產(chǎn)品的所有零部件加工完成之后才可以對這個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行裝配,為了降低在制品庫存高同時(shí)提高裝配效率,在制造階段的同時(shí)既要考慮同個(gè)產(chǎn)品零部件完工的時(shí)間間隔,即同時(shí)度問題,又要兼顧訂單基于交貨期的準(zhǔn)時(shí)度問題。主要內(nèi)容研究如下,1、介紹混合流水車間調(diào)度問題,建立模具加工裝配的調(diào)度優(yōu)化模型；2、針對建立的調(diào)度模型,采用基于機(jī)器的編碼方式,利用帶精英策略的非支配排序算法對問題求解,設(shè)計(jì)啟發(fā)式算法產(chǎn)生部分初始種群,闡述了編碼、解碼方式,交叉和變異操作的方式,對該算法求解時(shí)存在的問題進(jìn)行了分析并做了相應(yīng)的改進(jìn),通過算法改進(jìn)前后的測試結(jié)果對比,展示了算法改進(jìn)后的解優(yōu)于未改進(jìn)算法的解；3、通過與GA算法與PSO算法的對比測試,測試結(jié)果表明NSGA-Ⅱ算法具有更好的優(yōu)化性能。
【關(guān)鍵詞】：單件生產(chǎn)制造 混合流水車間 制造裝配集成優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB497;TP301.6
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究背景與意義14-15
• 1.1.1 單件生產(chǎn)制造模式的定義和特征14
• 1.1.2 輪胎模具制造的特點(diǎn)14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.1 混合流水車間15-16
• 1.2.2 面向裝配的混合流水車間16-17
• 1.2.3 多目標(biāo)優(yōu)化17
• 1.3 主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排17-19
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容17-18
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排18-19
• 第二章 調(diào)度問題分析與建模19-27
• 2.1 生產(chǎn)調(diào)度問題概述19-20
• 2.1.1 生產(chǎn)調(diào)度問題的定義19
• 2.1.2 生產(chǎn)調(diào)度問題的描述19-20
• 2.2 面向裝配的混合流水車間調(diào)度問題的描述20-22
• 2.3 面向裝配的混合流水車間調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型22-26
• 2.3.1 符號的說明23-25
• 2.3.2 定義目標(biāo)函數(shù)25-26
• 2.3.3 約束條件26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)混合流水車間調(diào)度算法27-46
• 3.1 遺傳算法概述27-30
• 3.1.1 遺傳算法的基本概念27-28
• 3.1.2 基本操作和流程28-30
• 3.2 非支配排序遺傳算法30-31
• 3.2.1 Pareto排序30
• 3.2.2 確定適應(yīng)度值30-31
• 3.3 NSGA-Ⅱ算法31-35
• 3.3.1 NSGA算法的改進(jìn)31
• 3.3.2 NSGA-Ⅱ的基本流程31-32
• 3.3.3 NSGA-Ⅱ算法32-33
• 3.3.4 擁擠度計(jì)算33-35
• 3.4 啟發(fā)式算法產(chǎn)生部分初始種群35-38
• 3.4.1 編碼35-36
• 3.4.2 解碼36-37
• 3.4.3 排序等待清單的啟發(fā)式算法37-38
• 3.5 NSGA-Ⅱ算法中遺傳操作的設(shè)計(jì)38-42
• 3.5.1 編碼與解碼40-41
• 3.5.2 種群初始化41
• 3.5.3 選擇操作41
• 3.5.4 交叉操作41-42
• 3.5.5 變異操作42
• 3.6 NSGA-Ⅱ算法的改進(jìn)42-45
• 3.7 多目標(biāo)決策機(jī)制45
• 3.8 本章小結(jié)45-46
• 第四章 實(shí)驗(yàn)仿真與對比測試分析46-57
• 4.1 實(shí)驗(yàn)的目的46
• 4.2 實(shí)例仿真46-49
• 4.3 算法中各參數(shù)對算法的影響49-52
• 4.4 算法間的優(yōu)化性能比較52-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 總結(jié)與展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-63
• 致謝63

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本文編號：914454