【摘要】： 隨著市場的多變以及市場對產(chǎn)品個性化的需求,多品種、小批量生產(chǎn)方式已經(jīng)逐漸成為制造業(yè)的發(fā)展主流。研究批量調(diào)度的優(yōu)化方法,對于先進制造業(yè)的現(xiàn)代化具有重要的理論價值和實際意義。 本文介紹了車間調(diào)度的概念及其發(fā)展過程、研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢;對車間調(diào)度的各種研究方法進行了簡要的介紹和比較;概述了遺傳算法的基本原理和步驟,介紹了遺傳算法常用的一些算子,分析了遺傳算法的特點,并對遺傳算法的一些理論進行了討論。 研究了車間生產(chǎn)中多工藝加工計劃調(diào)度問題,建立了基于多工藝加工計劃的生產(chǎn)調(diào)度集成框架圖和數(shù)學模型。給出了基于遺傳算法的無輔助加工時間多工藝加工計劃調(diào)度算法,通過與國外學者提出的算法相比較,證明了該算法的正確性和優(yōu)越性。在此基礎(chǔ)之上,結(jié)合實際生產(chǎn),區(qū)分了工件輔助加工時間和加工時間,給出了有輔助加工時間的多工藝加工計劃調(diào)度算法,通過與前一算法的比較,證明了該算法的優(yōu)越性。 研究了生產(chǎn)車間多工藝加工計劃批量調(diào)度問題,并建立了數(shù)學模型。對在本文中所采用的遺傳算法的相關(guān)算子進行了闡述;針對中小批量的多工藝加工計劃調(diào)度問題,以優(yōu)化生產(chǎn)周期為目標,提出了基于雙遺傳算法的多工藝加工計劃調(diào)度算法,同時提出了一種基于工件批次加工順序的變?nèi)旧w長度的編碼方法。在理論上,該算法可以獲得全局最優(yōu)解。最后通過實例仿真,研究了三種調(diào)度策略,證明該算法能夠取得較佳的調(diào)度性能。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：TH164

【引證文獻】

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1 王海燕;趙燕偉;王萬良;徐新黎;;兩級差分進化算法求解多資源作業(yè)車間批量調(diào)度問題[J];控制與決策;2010年11期

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1 吳珊珊;面向復雜制造系統(tǒng)的智能生產(chǎn)調(diào)度方法及其應用研究[D];東華大學;2011年

2 王海燕;基于混合差分進化算法的制造過程分批優(yōu)化調(diào)度研究[D];浙江工業(yè)大學;2011年

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3 葉廣杰;具有相同設(shè)備的Job Shop調(diào)度問題的研究[D];哈爾濱理工大學;2008年

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9 許爭;車間生產(chǎn)過程物流優(yōu)化問題的模型研究[D];武漢理工大學;2010年

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本文編號：2590507