針對分布式混合流水線生產(chǎn)的生產(chǎn)調(diào)度問題,模擬實(shí)際排產(chǎn)中的排產(chǎn)到線和排產(chǎn)到時(shí)的排產(chǎn)策略,提出了基于改進(jìn)雙層嵌套式遺傳算法的兩層優(yōu)化模型。外層依據(jù)流水線分配平衡和準(zhǔn)時(shí)交貨等基本原則總體上解決生產(chǎn)訂單在流水線之間的分配問題,內(nèi)層以最小生產(chǎn)時(shí)間為主要目的求解流水線的生產(chǎn)訂單生產(chǎn)次序問題�？紤]到雙層嵌套式遺傳算法的時(shí)間復(fù)雜性,基于模糊邏輯理論設(shè)計(jì)了一種模糊控制器來動(dòng)態(tài)調(diào)整遺傳算子,并采用主動(dòng)檢測停止方法,提高算法效率。使用某空調(diào)工廠的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的可行性、計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性及排產(chǎn)策略的有效性,為高級計(jì)劃與排程（Advanced Planning and Scheduling,APS）中大規(guī)模復(fù)雜供應(yīng)鏈調(diào)度問題提供了可借鑒的方法。 

【文章來源】：現(xiàn)代制造工程. 2020,(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

圖1 分布式混合流水線車間示意

已知每個(gè)生產(chǎn)訂單包含的產(chǎn)品型號和數(shù)量,及每種產(chǎn)品在各流水線上各道工序的處理時(shí)間,要求確定所有生產(chǎn)訂單在各個(gè)流水線上的分配情況以及各流水線上的生產(chǎn)訂單的加工順序,使得調(diào)度指標(biāo)最優(yōu),從而提升產(chǎn)能。1.2 數(shù)學(xué)模型

基于以上分析本文提出一種改進(jìn)雙層嵌套式遺傳算法(Improved Double Nested Genetic Algorithm,IDNGA),改進(jìn)雙層嵌套式遺傳算法流程如圖3所示。外層遺傳算法旨在計(jì)算各流水線的生產(chǎn)訂單分配方案,得到各流水線的待生產(chǎn)訂單列表,即內(nèi)層遺傳算法的母染色體;內(nèi)層遺傳算法根據(jù)外層算法得到的母染色體計(jì)算該流水線生產(chǎn)方案的最優(yōu)解,同時(shí)作為反饋,為各流水線的調(diào)度指標(biāo)的求解提供基礎(chǔ)依據(jù);綜合所有流水線的最優(yōu)排產(chǎn)方案計(jì)算出總體生產(chǎn)時(shí)間、準(zhǔn)時(shí)交貨率等,來評價(jià)該種群是否滿足停止條件。內(nèi)、外層遺傳算法通過約束條件進(jìn)行銜接和修正,進(jìn)而獲得整體最優(yōu)解。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3525645