【摘要】：我國工業(yè)現(xiàn)代化進程不斷推進,國內(nèi)出現(xiàn)大批機械制造類企業(yè),市場對機械類產(chǎn)品需求量逐漸增大。從企業(yè)角度分析,盡可能多的生產(chǎn)產(chǎn)品,才能獲得更大的利益。面對大規(guī)模訂單,若仍采取以往人工排產(chǎn)方式,出現(xiàn)車間生產(chǎn)中物料齊套、配套不全、訂單無法按計劃生產(chǎn)、部分設備滿負荷運行、部分設備得不到利用等問題。最終導致停工待料、半成品大量積壓、后期加班、加點,甚至無法按期完成訂單等問題。針對以上問題,為了解決機械制造型企業(yè)管理人員無法快速有效安排車間生產(chǎn),解決車間生產(chǎn)設備利用率低等難點。論文在研究車間排產(chǎn)算法及車間生產(chǎn)流程的基礎上,設計了基于漢明距離與免疫思想的粒子群算法,用來解決機械制造業(yè)計劃生產(chǎn)問題。論文首先通過實地調(diào)研,分析了機械制造企業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題。其次,研究APS系統(tǒng)相關理論知識,為論文提出的相關方案提供知識支撐。然后,選取機械制造業(yè)某典型案例企業(yè),分析了該企業(yè)的生產(chǎn)模式及管理現(xiàn)狀,歸納了該企業(yè)車間生產(chǎn)業(yè)務流程。最后,介紹粒子群優(yōu)化算法及漢明距離,針對粒子群算法存在易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢問題,提出了改進粒子群算法,并利用改進粒子群算法解決車間排產(chǎn)問題。在以上的研究基礎之下,采用java語言開發(fā)了應用于機械制造類企業(yè)的APS排產(chǎn)系統(tǒng)。最后,從訂單齊套、訂單拆分為工單、工單配套、工單排產(chǎn),以及甘特圖顯示排產(chǎn)結(jié)果一系列流程,驗證APS系統(tǒng)的可用性。
【學位授予單位】：重慶理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TH122
【圖文】：

IHPSO在Eil51數(shù)據(jù)集上的規(guī)劃路徑

24圖 4.3 Eil52 數(shù)據(jù)集上算法迭代過程圖 4.3 可知，IHPSO 算法前 100 代收斂速度較快，因為前 100 代中每個粒粒子的漢明距離較大，因此粒子的速度很大，位置更新的幅度很大，收斂快。大約到達 300 代時算法達到最優(yōu)解。而 AIA 受選擇、變異的影響，增往下一代遺傳的不確定性，導致收斂速度變慢，知道 500 代左右才收斂到IHPSO加入了免疫思想，在收斂精度與收斂速度方面都有很大提高。

24圖 4.3 Eil52 數(shù)據(jù)集上算法迭代過程圖 4.3 可知，IHPSO 算法前 100 代收斂速度較快，因為前 100 代中每個粒粒子的漢明距離較大，因此粒子的速度很大，位置更新的幅度很大，收斂快。大約到達 300 代時算法達到最優(yōu)解。而 AIA 受選擇、變異的影響，增往下一代遺傳的不確定性，導致收斂速度變慢，知道 500 代左右才收斂到IHPSO加入了免疫思想，在收斂精度與收斂速度方面都有很大提高。

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本文編號：2762918