【摘要】：岸橋是港口碼頭前沿的關(guān)鍵裝卸設(shè)備,其總裝過(guò)程占制造周期的50%以上,對(duì)產(chǎn)品交付意義重大。由于岸橋產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜,總裝過(guò)程通常需要協(xié)調(diào)數(shù)十個(gè)零部件加工車(chē)間的物料配送,頻繁、多樣、動(dòng)態(tài)的運(yùn)輸任務(wù)對(duì)外場(chǎng)的車(chē)輛調(diào)度提出了較高的要求。在總裝過(guò)程中,物料的拖期可能會(huì)對(duì)裝配的齊套性產(chǎn)生影響,而當(dāng)裝配流程較長(zhǎng)時(shí),這種影響可能會(huì)被放大進(jìn)而導(dǎo)致整個(gè)產(chǎn)品不能按期交付。論文針對(duì)動(dòng)態(tài)任務(wù)環(huán)境下的車(chē)輛指派,以及實(shí)時(shí)路況下的車(chē)輛路徑規(guī)劃進(jìn)行研究,通過(guò)車(chē)輛調(diào)度優(yōu)化提高岸橋裝配物料運(yùn)輸效率,進(jìn)而保證產(chǎn)品按期交付。論文的主要工作有:(1)為保證車(chē)輛能對(duì)運(yùn)輸任務(wù)進(jìn)行有效響應(yīng),研究動(dòng)態(tài)環(huán)境下的車(chē)輛指派方法。針對(duì)車(chē)輛作為運(yùn)輸瓶頸的實(shí)際狀況,設(shè)計(jì)以車(chē)輛為決策智能體的分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法�；谲�(chē)輛指派過(guò)程的業(yè)務(wù)邏輯,建立了描述該過(guò)程的馬爾科夫決策模型,并對(duì)狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)等模型特征進(jìn)行了相應(yīng)設(shè)計(jì)。針對(duì)車(chē)輛指派過(guò)程影響因素多,動(dòng)態(tài)任務(wù)導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)環(huán)境復(fù)雜的情況,在傳統(tǒng)的Q-learning算法的基礎(chǔ)上,應(yīng)用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的值函數(shù)近似方法,以及基于經(jīng)驗(yàn)回放的收斂機(jī)制對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。最終,通過(guò)面向問(wèn)題的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)任務(wù)環(huán)境下的車(chē)輛指派優(yōu)化。(2)為保證車(chē)輛在外場(chǎng)的高效運(yùn)輸,研究實(shí)時(shí)路況下的車(chē)輛路徑優(yōu)化方法。針對(duì)實(shí)際環(huán)境中運(yùn)輸路線擁擠的情況,基于Plant Simulation對(duì)實(shí)時(shí)路況進(jìn)行仿真,并提取擁擠度指標(biāo)對(duì)線路進(jìn)行描述。結(jié)合路線擁擠度信息,以最小行駛時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),建立了配送車(chē)輛路徑優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)改進(jìn)粒子群算法實(shí)現(xiàn)該數(shù)學(xué)模型的求解,通過(guò)仿真不同問(wèn)題場(chǎng)景對(duì)所提算法進(jìn)行驗(yàn)證分析。最終,結(jié)合仿真模型對(duì)實(shí)時(shí)路況的描述,提高了路徑優(yōu)化算法的時(shí)效性,實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛路徑的實(shí)時(shí)優(yōu)化。(3)以某大型海工制造企業(yè)的岸橋總裝過(guò)程為背景,基于Plant Simulation構(gòu)建仿真系統(tǒng)對(duì)上述方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明:論文方法在一定程度上改善了原有“就近用車(chē)”、“先到先服務(wù)”等調(diào)度規(guī)則導(dǎo)致的資源調(diào)度浪費(fèi)的現(xiàn)狀,實(shí)現(xiàn)了以智能化思想為主導(dǎo)的調(diào)度決策。綜上,本文的研究成果能滿足實(shí)際企業(yè)岸橋裝配過(guò)程車(chē)輛調(diào)度的需求,對(duì)于提升岸橋裝配所需物料的運(yùn)輸效率具有重要意義。
【圖文】：

送問(wèn)題是根據(jù)總裝物料需求對(duì)各個(gè)生產(chǎn)制造車(chē)間發(fā)出物料請(qǐng)求已完工的零件進(jìn)行配送，在滿足車(chē)輛裝載約束的前提下，將零部區(qū)、總裝區(qū)，實(shí)現(xiàn)岸橋產(chǎn)品的精準(zhǔn)交付。在配送過(guò)程中，各個(gè)資性，比如運(yùn)輸任務(wù)的動(dòng)態(tài)出現(xiàn)，空車(chē)資源不斷更新，道路資源狀存在擁擠等。首先對(duì)岸橋總裝的工程特點(diǎn)進(jìn)行描述，包括總裝工藝流程、生產(chǎn)的特點(diǎn)；其次，基于上述問(wèn)題特點(diǎn)，將岸橋總裝的配送問(wèn)題劃分資源的指派以及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路況下的車(chē)輛路徑規(guī)劃兩個(gè)科學(xué)子問(wèn)學(xué)子問(wèn)題進(jìn)行問(wèn)題描述，闡述動(dòng)態(tài)性來(lái)源及其影響。最后，構(gòu)建系框架，便于后續(xù)章節(jié)對(duì)具體問(wèn)題方法的研究。問(wèn)題特點(diǎn)分析橋總裝流程產(chǎn)品的機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖 2-1 所示：

圖 3-6 算法收斂性分析真模型中，控制車(chē)間任務(wù)到達(dá)率的參數(shù) 代表一個(gè)車(chē)間單位時(shí)間為驗(yàn)證算法在不同任務(wù)強(qiáng)度下的性能，在測(cè)試中分別設(shè)置 =10、，每類(lèi)場(chǎng)景生成 10 組算例，以模擬低-中-高強(qiáng)度下的車(chē)輛指派生成的樣本量有限，對(duì)于 Q-learning 本文采用五折交叉驗(yàn)證的方樣本劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型并評(píng)估在測(cè)試重復(fù)該過(guò)程 5 次得到平均值。表 3-5 和圖 3-7 展示了不同任務(wù)強(qiáng)析結(jié)果，其中Rule_1-Rule_4分別代表了先到先服務(wù)、任務(wù)重量從從大到小和運(yùn)輸距離從近到遠(yuǎn)四種啟發(fā)式規(guī)則。其中的平均值務(wù)等待時(shí)間的均值，，單位為分鐘。表 3-5 不同任務(wù)強(qiáng)度下算法性能分析 =10 =15 =20平均值 RPE 平均值 RPE 平均值 R
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：U653.921

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7 楊R

本文編號(hào)：2612318