本文關(guān)鍵詞：熱處理爐批調(diào)度模型構(gòu)建及其算法優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： 批調(diào)度 動態(tài)到達(dá) 等待時間 信息不完全 滾動時域

【摘要】：本文研究了熱處理爐車間批調(diào)度問題,在實(shí)際生產(chǎn)背景下,考慮了工件含動態(tài)到達(dá)時間的批調(diào)度優(yōu)化問題,本文的創(chuàng)新點(diǎn)和主要工作為：1.針對工件動態(tài)到達(dá)熱處理車間后不能得到立即加工,導(dǎo)致工件在熱處理車間產(chǎn)生空閑等待時間這一問題�？紤]工件具有動態(tài)到達(dá)時間的熱處理車間調(diào)度,建立了以極小化工件等待時間期望為調(diào)度目標(biāo)的批調(diào)度模型,并利用粒子群優(yōu)化算法對模型進(jìn)行求解。在求解過程中,根據(jù)工件到達(dá)時間實(shí)現(xiàn)了粒子群算法對微粒的編碼以及對工件的分批,通過仿真實(shí)驗(yàn)得到結(jié)論：工件加工時間越短,工件等待時間期望越小；在趨于小規(guī)模工件數(shù)的情況下,大尺寸工件的等待時間期望優(yōu)于小尺寸工件,在趨于大規(guī)模工件數(shù)的情況下,小尺寸工件的等待時間期望優(yōu)于大尺寸工件。最后,為了驗(yàn)證算法的有效性,將其與蟻群算法、先到先加工規(guī)則(FCFS)下的算法以及標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)粒子群算法的結(jié)果最優(yōu)。2.研究了初始時刻全局信息不完全的單臺熱處理爐批調(diào)度問題,目標(biāo)為極小化加權(quán)完工時間和。由于靜態(tài)全局調(diào)度方法無法解決工件動態(tài)到達(dá)且到達(dá)時間未知的批調(diào)度問題,設(shè)計(jì)了基于預(yù)測時間的滾動時域調(diào)度策略,此策略下,工件信息隨調(diào)度時域的滾動完成逐步獲取。建立滾動時域批調(diào)度數(shù)學(xué)模型,在帶有局部懲罰函數(shù)的調(diào)度時域內(nèi),利用粒子群算法對初始先到先加工規(guī)則下的調(diào)度結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,工件密集到達(dá)時,加權(quán)最小到達(dá)時間規(guī)則調(diào)度結(jié)果由于其他常規(guī)調(diào)度規(guī)則；工件分散到達(dá)時,先到先加工規(guī)則優(yōu)于其他常規(guī)調(diào)度規(guī)則。工件密集到達(dá)、調(diào)度周期長的情況下,粒子群算法調(diào)度相對常規(guī)調(diào)度規(guī)則的優(yōu)化效果明顯。
【關(guān)鍵詞】：批調(diào)度 動態(tài)到達(dá) 等待時間 信息不完全 滾動時域
【學(xué)位授予單位】：西北民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG158
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 批調(diào)度國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究意義12-13
• 1.4 符號說明13-15
• 2 理論知識與方法準(zhǔn)備15-18
• 2.1 差異工件單機(jī)批調(diào)度問題15-16
• 2.1.1 問題描述及基本數(shù)學(xué)模型15-16
• 2.1.2 NSBM模型分批、排序方法16
• 2.2 智能優(yōu)化算法16-18
• 2.2.1 粒子群優(yōu)化算法16-17
• 2.2.2 蟻群優(yōu)化算法17-18
• 3 單機(jī)批調(diào)度模型構(gòu)建18-24
• 3.1 全局信息完全的NSBM模型18-20
• 3.1.1 極小化等待時間問題描述18-19
• 3.1.2 工件動態(tài)到達(dá)時間下的W-NSBM模型19-20
• 3.2 全局信息不完全的NSBM模型20-24
• 3.2.1 滾動時域調(diào)度策略描述20-21
• 3.2.2 滾動時域熱處理爐批調(diào)度數(shù)學(xué)模型21-24
• 4 仿真模擬24-30
• 4.1 全局信息完全的NSBM問題算法設(shè)計(jì)24-25
• 4.1.1 粒子的編碼與排序24-25
• 4.1.2 微粒適應(yīng)度的計(jì)算25
• 4.2 全局信息不完全的NSBM問題算法設(shè)計(jì)25-28
• 4.2.1 模型的初始化25-26
• 4.2.2 時域內(nèi)工件分批規(guī)則26-27
• 4.2.3 局部懲罰函數(shù)27
• 4.2.4 全局信息不完全的NSBM模型算法流程27-28
• 4.3 仿真參數(shù)設(shè)計(jì)28-30
• 4.3.1 全局信息完全的W-NSBM模型參數(shù)28-29
• 4.3.2 全局信息不完全的NSBM模型參數(shù)29-30
• 5 仿真結(jié)果與分析30-38
• 5.1 全局信息完全的W-NSBM模型結(jié)果分析30-34
• 5.2 全局信息不完全的NSBM模型結(jié)果分析34-38
• 6 結(jié)束語38-40
• 參考文獻(xiàn)40-44
• 致謝44-45
• 在校期間的研究成果45-46
• 附錄46-61

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 趙玉芳;唐立新;;極小化總完工時間的單機(jī)連續(xù)型批調(diào)度問題[J];電子學(xué)報;2008年02期

2 程八一;陳華平;王栓獅;;優(yōu)化差異工件單機(jī)批調(diào)度問題的改進(jìn)蟻群算法[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2009年09期

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本文編號：1020702