發(fā)布時間：2017-08-30 00:12

  本文關(guān)鍵詞：多人平行作業(yè)飛機總裝移動生產(chǎn)線裝配作業(yè)調(diào)度問題研究

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【摘要】：近幾年來,我國正在積極地研發(fā)制造大型客機。大型客機的制造對國民經(jīng)濟的發(fā)展具有極其重要的意義,其具有勞動、技術(shù)、資金密集性的特點。大型客機是目前世界上最為復(fù)雜的大型裝備產(chǎn)品,其技術(shù)水平能夠體現(xiàn)一個國家的經(jīng)濟和技術(shù)實力。大型客機具有零部件數(shù)量眾多、裝配流程復(fù)雜等特點。為了確保其生產(chǎn)質(zhì)量及效率,移動生產(chǎn)線技術(shù)將運用到飛機的總裝過程中。調(diào)度在企業(yè)的生產(chǎn)管理中扮演著重要的角色。飛機移動生產(chǎn)線作業(yè)調(diào)度問題(AMALSP,Aircraft moving assembly line scheduling problem)的解決對飛機制造企業(yè)具有重要意義。飛機的裝配過程是由有限的工人完成一系列的作業(yè)。飛機是由多個部段構(gòu)成,每個部段都存在空間容量限制,每個作業(yè)對應(yīng)不同部段空間。每個作業(yè)都有既定的作業(yè)量,其作業(yè)人數(shù)是由資源可用人數(shù)和所在部段可用空間決定。作業(yè)的操作時間隨著作業(yè)人數(shù)的增加而減少。飛機的裝配過程中的不同作業(yè)同時受資源約束和部段空間限制的影響,不同部段空間中的作業(yè)既相互獨立又相互制約。為縮短飛機總裝時間,本課題綜合考慮了AMALSP的作業(yè)順序關(guān)系、資源約束、空間限制的特點,首先構(gòu)建以最小裝配完工時間為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,然后比較不同規(guī)則組合的啟發(fā)式算法,最后設(shè)計相關(guān)遺傳算法。通過數(shù)值實驗,確定算法有效性。
【關(guān)鍵詞】：飛機移動生產(chǎn)線 啟發(fā)式算法 調(diào)度 優(yōu)先規(guī)則 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V262
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 飛機總裝移動生產(chǎn)線技術(shù)10-12
• 1.3 研究目的及意義12
• 1.4 主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)12-14
• 1.4.1 主要內(nèi)容12-13
• 1.4.2 總體結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 國內(nèi)外相關(guān)理論綜述14-30
• 2.1 項目管理及項目調(diào)度14-16
• 2.1.1 項目管理14-15
• 2.1.2 項目調(diào)度15-16
• 2.2 資源受限項目調(diào)度問題的相關(guān)描述16-20
• 2.2.1 活動工期16-17
• 2.2.2 優(yōu)先關(guān)系17-18
• 2.2.3 資源約束18
• 2.2.4 目標(biāo)函數(shù)18-19
• 2.2.5 執(zhí)行模式19-20
• 2.2.6 項目數(shù)量20
• 2.2.7 活動的執(zhí)行方式20
• 2.3 資源受限項目調(diào)度問題的模型20-24
• 2.3.1 經(jīng)典資源受限項目調(diào)度問題20-22
• 2.3.2 多模式資源受限項目調(diào)度問題22-24
• 2.4 資源受限項目調(diào)度問題的方法研究24-29
• 2.4.1 精確算法25-26
• 2.4.2 啟發(fā)式算法26-27
• 2.4.3 智能優(yōu)化算法27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 飛機移動生產(chǎn)線作業(yè)調(diào)度問題的模型構(gòu)建30-37
• 3.1 飛機總裝作業(yè)內(nèi)容及特點30-32
• 3.1.1 作業(yè)內(nèi)容30-31
• 3.1.2 特點31-32
• 3.2 飛機總裝作業(yè)調(diào)度的目標(biāo)及約束32-33
• 3.2.1 主要目標(biāo)32
• 3.2.2 約束條件32-33
• 3.3 問題描述及建模33-36
• 3.3.1 問題描述33-34
• 3.3.2 引例34-35
• 3.3.3 數(shù)學(xué)模型35-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 飛機移動生產(chǎn)線作業(yè)調(diào)度問題的不同啟發(fā)式規(guī)則比較37-50
• 4.1 基于優(yōu)先權(quán)規(guī)則的啟發(fā)式算法37-42
• 4.1.1 調(diào)度產(chǎn)生方案37-40
• 4.1.2 優(yōu)先權(quán)規(guī)則40-42
• 4.1.3 算法分類42
• 4.2 飛機移動生產(chǎn)線作業(yè)調(diào)度問題的啟發(fā)式算法的規(guī)則選擇42-43
• 4.3 數(shù)值實驗43-49
• 4.3.1 測試問題集44
• 4.3.2 結(jié)果分析44-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于遺傳算法的飛機移動生產(chǎn)線作業(yè)調(diào)度問題50-60
• 5.1 遺傳算法及其主要特點50-54
• 5.1.1 遺傳算法的基本過程50-51
• 5.1.2 遺傳算法的基本操作51-54
• 5.2 飛機移動生產(chǎn)線作業(yè)調(diào)度問題遺傳算法設(shè)計54-58
• 5.2.1 編碼方式及初始種群的生成54-55
• 5.2.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計55
• 5.2.3 選擇操作55
• 5.2.4 交叉操作55-57
• 5.2.5 變異操作57
• 5.2.6 算法流程57-58
• 5.3 算法評價及結(jié)果分析58-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 全文總結(jié)60
• 6.2 工作展望60-62
• 參考文獻62-70
• 致謝70-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文71-73

【參考文獻】

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本文編號：756193