【摘要】：批調(diào)度問(wèn)題廣泛存在于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)方面,如半導(dǎo)體制造中的芯片預(yù)燒處理、金屬加工中的熱處理等。相比于經(jīng)典調(diào)度問(wèn)題,批調(diào)度問(wèn)題不存在工件加工的排它性假設(shè),因而具有更高的復(fù)雜度。而其中flow-shop環(huán)境在實(shí)際生產(chǎn)中更具普遍性,對(duì)其的研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。模具調(diào)質(zhì)車間的批調(diào)度問(wèn)題即為一類典型的兩階段混合流水車間動(dòng)態(tài)批調(diào)度問(wèn)題,此類車間的特點(diǎn)描述如下:兩個(gè)階段分別包含多臺(tái)批處理機(jī),對(duì)動(dòng)態(tài)到達(dá)的差異化任務(wù)進(jìn)行兩階段組批加工,每個(gè)批次在每個(gè)階段完工后都需要拆批質(zhì)檢,伴隨著多類型返工隨機(jī)出現(xiàn),并且背景行業(yè)對(duì)拖期量、機(jī)器效能和組批質(zhì)量有復(fù)合需求。針對(duì)以上特點(diǎn),本文的主要研究工作如下:(1)為實(shí)現(xiàn)兩個(gè)加工階段的組批優(yōu)化與返工干擾下的快速響應(yīng),構(gòu)建了一類面向不確定性環(huán)境的前瞻組批算法。由事件驅(qū)動(dòng)的前瞻組批決策確定前階段當(dāng)前空閑機(jī)器的下一個(gè)最佳開(kāi)工批次,同時(shí)聯(lián)動(dòng)觸發(fā)后階段的組批排產(chǎn)決策,并基于返工干擾的影響范圍調(diào)整原排產(chǎn)方案。算法核心是基于雙層折衷規(guī)劃模型對(duì)批次拖期指數(shù)和批次優(yōu)劣指數(shù)兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行深度協(xié)調(diào)。仿真結(jié)果表明,與五個(gè)類似方法相比,所提算法具有明顯的優(yōu)越性。(2)考慮到前瞻組批決策在全局調(diào)度上的局限性和短視性,在前瞻組批算法中加入了針對(duì)粗加工工序重排的前工序排序決策機(jī)制,構(gòu)建新的前瞻組批算法。由淬火組批決策指導(dǎo)粗加工工序的加工順序,改善了組批優(yōu)化結(jié)果。仿真結(jié)果表明,與未加入前工序排序決策機(jī)制的前瞻組批算法相比,所提算法具有更好的優(yōu)越性。(3)針對(duì)本文所提的兩個(gè)算法,對(duì)比類似算法進(jìn)行適應(yīng)性分析。總結(jié)出任務(wù)到達(dá)強(qiáng)度、任務(wù)交貨期、工件族數(shù)量和工件重量差異四個(gè)可能影響算法性能的環(huán)境因素,通過(guò)改變這四個(gè)環(huán)境因素探究本文所提的兩種算法對(duì)比其它算法在不同環(huán)境下的適應(yīng)性與局限性。
【圖文】：

圖 4-3 算法對(duì)比結(jié)果Fig. 4-3 Comparison Results of Algorithm綜合圖 4-3(a)中的(a)、(b)兩圖可知，兩種算法的批次拖期指數(shù)都向著相應(yīng)到優(yōu)化。LABRH 算法對(duì)批次拖期指數(shù)的優(yōu)化效果比對(duì)批次優(yōu)劣指數(shù)的優(yōu)明顯，其原因是前工序排序決策只考慮了針對(duì)當(dāng)前組批有利的重量偏差率率亦是影響批次優(yōu)劣指數(shù)的因素之一，因此無(wú)法有效保證批次優(yōu)劣指數(shù)的。具體來(lái)看，在圖 4-3(a)中，LABRH 算法在 α 取 0.5，0.7 和 1 時(shí)能獲得比 L更優(yōu)的批次拖期指數(shù)，但在 α 取 0 和 0.3 時(shí)不能表現(xiàn)出更好的優(yōu)化效果甚LABH 算法。其原因是，α 取 0 和 0.3 時(shí)更側(cè)重于優(yōu)化批次優(yōu)劣指數(shù)，加入則的 LABRH 算法對(duì)批次優(yōu)劣指數(shù)的優(yōu)化更深度，因而在批次拖期指數(shù)方差。在圖 4-3(b)中，LABRH 算法在 α 取 0，0.3，0.5 和 0.7 時(shí)能獲得比 L更優(yōu)的批次優(yōu)劣指數(shù)，但 α 取 1 時(shí)對(duì)批次優(yōu)劣指數(shù)的優(yōu)化效果稍劣于 LAB其原因是，加入了牽引規(guī)則的 LABRH 算法對(duì)批次拖期指數(shù)的優(yōu)化更深度

圖 5-1 到達(dá)強(qiáng)度設(shè)置影響分析Fig. 5-1 Analysis of Arrival Intensity Setting在圖 5-1（a）中，隨著到達(dá)強(qiáng)度由�。≧1）到大（R3）變化，所有算法的指數(shù)不斷增加。其原因是到達(dá)強(qiáng)度越大，同一時(shí)間段內(nèi)到達(dá)的任務(wù)越多，數(shù)量與能力有限，，到達(dá)的任務(wù)越多增加導(dǎo)致任務(wù)滯留，從而造成任務(wù)拖期度小時(shí)，LABH 算法與 LABRH 算法隨著權(quán)重系數(shù)改變對(duì)批次拖期指數(shù)的顯，隨著到達(dá)強(qiáng)度不斷增大，當(dāng)?shù)竭_(dá)強(qiáng)度為大時(shí)，LABRH 算法對(duì)比 LAB于權(quán)重系數(shù)改變表現(xiàn)更為敏感，其原因是，到達(dá)強(qiáng)度越大，同一時(shí)間段內(nèi)務(wù)越多，在粗加工任務(wù)池有更多任務(wù)受到了牽引，使得對(duì)批次拖期指數(shù)的明顯。對(duì)比各個(gè)算法，對(duì)于 EDD 規(guī)則和 NACH-T 規(guī)則，加入對(duì)粗加工任引之后都對(duì)批次拖期指數(shù)有一定程度的優(yōu)化。但 MWD 規(guī)則和 MBS 規(guī)則之后，批次拖期指數(shù)反而增大，其原因是 MWDR 規(guī)則僅考慮組批質(zhì)量，批有利的任務(wù)將優(yōu)先加工，反之，那些先到達(dá)的不利于淬火組批的任務(wù)將
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TG158

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉建軍;陳慶新;毛寧;朱鑫;;事件驅(qū)動(dòng)的并行多機(jī)模具熱處理生產(chǎn)調(diào)度[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2015年04期

2 朱頎;陳成棟;陳華平;;差異工件流水車間批調(diào)度問(wèn)題的求解[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年13期

3 陳成棟;陳華平;朱頎;李小林;;兩階段流水車間批調(diào)度問(wèn)題的蟻群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年19期

4 程八一;胡笑旋;;差異作業(yè)批調(diào)度的流水車間問(wèn)題及近似算法[J];系統(tǒng)工程學(xué)報(bào);2011年03期

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1 朱展鋒;嵌入牽引機(jī)制的平行機(jī)類型模具熱處理車間動(dòng)態(tài)批調(diào)度[D];廣東工業(yè)大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2620086