本文關(guān)鍵詞：基于電梯DFS的車間智能調(diào)度決策研究與系統(tǒng)開發(fā)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在信息化的今天,制造企業(yè)打造數(shù)字化工廠系統(tǒng)尤為顯得重要,而車間調(diào)度則是數(shù)字工廠系統(tǒng)中的關(guān)鍵一環(huán)。論文以某電梯零部件制造企業(yè)的數(shù)字化工廠系統(tǒng)的研究與開發(fā)為背景,以螢火蟲算法為主要優(yōu)化手段,對(duì)車間智能調(diào)度技術(shù)做了如下的研究:(1)對(duì)車間調(diào)度問題分類、特點(diǎn)、性能指標(biāo)、研究方法作了比較細(xì)致的闡述,在此基礎(chǔ)上說明了車間調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢;(2)針對(duì)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,建立了數(shù)學(xué)模型,提出了一種VEDFA來求解該問題,該算法首先將標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法進(jìn)行離散化處理,采用分步更新的策略進(jìn)行螢火蟲位置的更新,采用病毒感染操作加強(qiáng)了群體的協(xié)作能力和動(dòng)態(tài)搜索能力,通過Interchange鄰域結(jié)構(gòu)加強(qiáng)算法的局部搜索能力,通過實(shí)例驗(yàn)證了該算法的有效性;(3)針對(duì)多資源多目標(biāo)的車間調(diào)度問題,建立了數(shù)學(xué)模型,提出了IMOFA來求解該問題,設(shè)計(jì)了一種多資源約束下的活動(dòng)化解碼算法。IMOFA在標(biāo)準(zhǔn)多目標(biāo)螢火蟲算法中引進(jìn)了差分算子加強(qiáng)群體間的協(xié)作與競爭,采用基于密集距離的外部檔案維護(hù),保證了解集的均勻性,并采用Baldwinian學(xué)習(xí)策略在外部檔案執(zhí)行局部搜索。最后采用了層次分析法和熵理論相結(jié)合的決策方法對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行決策,通過實(shí)例驗(yàn)證了IMOFA和多目標(biāo)決策方法的有效性;(4)針對(duì)多資源多目標(biāo)的車間動(dòng)態(tài)調(diào)度問題,采用了基于周期和事件驅(qū)動(dòng)的滾動(dòng)窗口的再調(diào)度策略,設(shè)計(jì)了基于凍結(jié)時(shí)段的系統(tǒng)狀態(tài)更新策略,保證了新的調(diào)度方案與原調(diào)度方案的有效銜接。在此基礎(chǔ)上建立了動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,并提出了IMOFA-II來生成再調(diào)度方案,該算法采用“非支配排序+擁擠距離”來實(shí)現(xiàn)螢火蟲亮度的比較,使用交叉和變異的方式實(shí)現(xiàn)螢火蟲位置的更新,并設(shè)計(jì)了精英保留策略,通過實(shí)例驗(yàn)證了IMOFA-II的有效性。最后,論文在以上理論研究和已開發(fā)出的數(shù)字化工廠系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了車間智能調(diào)度系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫,利用Power Builder 11.5和MATLAB開發(fā)了原型系統(tǒng),初步實(shí)現(xiàn)了對(duì)車間實(shí)行智能調(diào)度。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字化工廠 螢火蟲算法 多資源 多目標(biāo) 智能調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH186;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-23
• 1.1 課題研究背景8
• 1.2 數(shù)字化工廠概述8-10
• 1.2.1 數(shù)字化工廠概念8-9
• 1.2.2 數(shù)字化工廠的關(guān)鍵技術(shù)9-10
• 1.2.3 數(shù)字化工廠的應(yīng)用現(xiàn)狀10
• 1.3 車間調(diào)度問題概述10-20
• 1.3.1 車間調(diào)度問題的含義10
• 1.3.2 車間調(diào)度問題的分類10-12
• 1.3.3 車間調(diào)度問題的特點(diǎn)12-13
• 1.3.4 車間調(diào)度問題的性能指標(biāo)13
• 1.3.5 車間調(diào)度問題的研究方法13-18
• 1.3.6 車間調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢18-20
• 1.4 課題主要來源、主要內(nèi)容與研究意義20-22
• 1.4.1 課題主要來源20-21
• 1.4.2 研究的主要內(nèi)容21
• 1.4.3 研究的意義21-22
• 1.5 本章小結(jié)22-23
• 第二章 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的研究23-38
• 2.1 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型的建立23-24
• 2.1.1 問題描述23
• 2.1.2 數(shù)學(xué)模型23-24
• 2.2 標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法24-26
• 2.2.1 算法原理25
• 2.2.2 算法描述25
• 2.2.3 算法的執(zhí)行步驟25-26
• 2.3 求解FJSP的病毒離散螢火蟲算法26-33
• 2.3.1 編碼、解碼26-28
• 2.3.2 產(chǎn)生初始解28
• 2.3.3 計(jì)算螢火蟲的熒光度28
• 2.3.4 離散螢火蟲主群體的更新操作28-30
• 2.3.5 病毒群體的感染操作30-31
• 2.3.6 基于Interchange鄰域結(jié)構(gòu)的局部搜索31
• 2.3.7 VEDFA算法步驟和流程圖31-33
• 2.4 實(shí)例仿真與分析33-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 第三章 多資源多目標(biāo)車間調(diào)度問題的研究38-54
• 3.1 多資源多目標(biāo)車間調(diào)度數(shù)學(xué)模型的建立38-41
• 3.1.1 問題描述38-39
• 3.1.2 數(shù)學(xué)模型39-41
• 3.2 基于IMOFA的多資源多目標(biāo)車間調(diào)度問題求解41-48
• 3.2.1 編碼與解碼41-42
• 3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)多目標(biāo)螢火蟲算法42-43
• 3.2.3 離散螢火蟲算法描述43-44
• 3.2.4 差分進(jìn)化算子44-46
• 3.2.5 外部檔案維護(hù)過程46
• 3.2.6 多目標(biāo)局部搜索策略46-47
• 3.2.7 IMOFA算法步驟47-48
• 3.3 實(shí)例仿真與分析48-49
• 3.3.1 實(shí)例描述48-49
• 3.3.2 仿真結(jié)果49
• 3.4 A-E多目標(biāo)決策49-53
• 3.4.1 基于A-E和歐式范數(shù)的決策模型49-50
• 3.4.2 A-E權(quán)重確定的步驟及實(shí)例驗(yàn)證50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第四章 多資源多目標(biāo)車間動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的研究54-68
• 4.1 動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的概述54-56
• 4.1.1 車間動(dòng)態(tài)調(diào)度的研究方法54
• 4.1.2 車間動(dòng)態(tài)事件分類總結(jié)54-55
• 4.1.3 車間動(dòng)態(tài)調(diào)度策略55-56
• 4.2 基于周期和事件驅(qū)動(dòng)的滾動(dòng)窗口再調(diào)度策略56-58
• 4.2.1 再調(diào)度零件窗口的確定57
• 4.2.2 再調(diào)度系統(tǒng)狀態(tài)更新57-58
• 4.3 多資源多目標(biāo)車間動(dòng)態(tài)調(diào)度數(shù)學(xué)模型的建立58-59
• 4.3.1 問題描述58
• 4.3.2 數(shù)學(xué)模型58-59
• 4.4 基于IMOFA-II的多資源多目標(biāo)車間動(dòng)態(tài)調(diào)度問題求解59-64
• 4.4.1 編碼與解碼59-60
• 4.4.2 螢火蟲亮度比較60-61
• 4.4.3 螢火蟲位置更新操作61-63
• 4.4.4 改進(jìn)的精英策略63
• 4.4.5 IMOFA-II算法步驟63-64
• 4.5 實(shí)例仿真與分析64-66
• 4.5.1 周期再調(diào)度64-65
• 4.5.2 機(jī)器故障再調(diào)度65
• 4.5.3 機(jī)器故障修復(fù)再調(diào)度65-66
• 4.5.4 結(jié)果分析66
• 4.6 本章小結(jié)66-68
• 第五章 原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)68-90
• 5.1 電梯DFS及其車間智能調(diào)度系統(tǒng)概述68-71
• 5.1.1 電梯DFS的主要內(nèi)容與功能模塊68-71
• 5.1.2 車間智能調(diào)度系統(tǒng)簡介71
• 5.2 車間智能調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)71-89
• 5.2.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)71-72
• 5.2.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境72-73
• 5.2.3 系統(tǒng)功能模塊及功能建模73-76
• 5.2.4 系統(tǒng)信息模型76-79
• 5.2.5 系統(tǒng)運(yùn)行界面79-89
• 5.3 本章小結(jié)89-90
• 第六章 結(jié)論與展望90-92
• 6.1 結(jié)論90-91
• 6.1.1 主要工作90-91
• 6.1.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)91
• 6.2 展望91-92
• 致謝92-93
• 參考文獻(xiàn)93-98
• 附錄： 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文98

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于電梯DFS的車間智能調(diào)度決策研究與系統(tǒng)開發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：434205