面向混線生產(chǎn)的智能調(diào)度方法研究
發(fā)布時間:2025-03-14 22:31
隨著社會經(jīng)濟水平的提高,人民生活質(zhì)量的改善,市場環(huán)境和用戶需求的轉(zhuǎn)變,現(xiàn)代制造模式不斷向多品種小批量混線生產(chǎn)模式演進(jìn)。越來越多的制造企業(yè)在柔性作業(yè)車間中采用混線生產(chǎn)模式進(jìn)行生產(chǎn)。同時,在“中國制造2025”戰(zhàn)略被提出后,基于人工智能的車間調(diào)度方法已經(jīng)成了新的研究熱點。因此,建立面向混線生產(chǎn)的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題模型和研究基于人工智能的車間調(diào)度方法,對指導(dǎo)現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)和實現(xiàn)智能調(diào)度具有重要意義。本文在前半部分中提出了面向混線生產(chǎn)的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題模型,在后半部分中結(jié)合車間調(diào)度技術(shù)和強化學(xué)習(xí)技術(shù),提出了一種智能車間調(diào)度方法。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,針對當(dāng)前混線生產(chǎn)研究中的不足,提出了面向混線生產(chǎn)的柔性作業(yè)車間調(diào)度模型。針對該模型,設(shè)計了對應(yīng)的多段遺傳算法;并運用該多段遺傳算法對面向混線生產(chǎn)的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進(jìn)行求解,從而驗證了所提出模型的可行性。其次,為了提升車間調(diào)度的智能性,針對當(dāng)前基于人工智能調(diào)度方法研究中的不足,基于MDP,設(shè)計了車間調(diào)度中的強化學(xué)習(xí)模型:FJSSP-MDP模型和面向混線生產(chǎn)的FJSSP-MDP模型。再次,針對所設(shè)計的車間調(diào)度中的強化學(xué)習(xí)模型,設(shè)計了基于強...
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號:4034712
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【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.3論文整體結(jié)構(gòu)
圖2.1模擬車間環(huán)境布置圖
面向混線生產(chǎn)的智能調(diào)度方法研究第二章面向混線生產(chǎn)的車間調(diào)度模型研究研究車間調(diào)度方法需要以建立車間調(diào)度模型為基礎(chǔ),因此,為了為后文研究智能車間調(diào)做準(zhǔn)備,本章將對車間調(diào)度模型進(jìn)行研究。本章的具體內(nèi)容如下:本章首先對本章及后的模擬實例中所用到的模擬實驗環(huán)境進(jìn)行了介紹;接著,本章對傳統(tǒng)....
圖2.9示例最優(yōu)解調(diào)度甘特圖
圖2.9示例最優(yōu)解調(diào)度甘特圖概念上對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題和相應(yīng)的遺傳算法進(jìn)行了介紹,接真示例對車間調(diào)度求解做了一個具體的直觀的說明,從而為下文構(gòu)車間調(diào)度模型做準(zhǔn)備。線生產(chǎn)的柔性作業(yè)車間的調(diào)度模型設(shè)計及驗證發(fā)展,市場需求正在由單一化和一般化向多樣化和個性化方向轉(zhuǎn)變模式由于產(chǎn)品種....
圖2.8遺傳算法收斂情況圖
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