本文關(guān)鍵詞：基于實(shí)時(shí)工況信息的Job Shop車間重調(diào)度方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：調(diào)度問題是一類重要而又困難的組合優(yōu)化問題,其求解具有相當(dāng)難度。有效的生產(chǎn)調(diào)度方法,可以大大提高生產(chǎn)效益和生產(chǎn)資源的利用率。生產(chǎn)調(diào)度的核心問題是模型和算法,其中有效的調(diào)度算法是生產(chǎn)調(diào)度問題的重要研究?jī)?nèi)容。車間調(diào)度問題具有高度的復(fù)雜性和不確定性,經(jīng)常受到實(shí)時(shí)工況信息變化的干擾如機(jī)器故障,工件的突然插入,工件突然取消,交貨期突然提前等。本文主要針對(duì)系統(tǒng)中斷后,對(duì)未加工的工件進(jìn)行重調(diào)度。通過調(diào)研某廠的生產(chǎn)流程,針對(duì)某廠的生產(chǎn)調(diào)度中的單機(jī),flowshop,jobshop進(jìn)行調(diào)度及重調(diào)度。首先,經(jīng)過調(diào)研分析某廠的生產(chǎn)訂單的流程,針對(duì)該廠單機(jī)環(huán)境下,三種實(shí)時(shí)工況信息的變化實(shí)例進(jìn)行重調(diào)度,應(yīng)用相應(yīng)的策略與方法。接著介紹了可以求解NP-hard的遺傳算法,為求解flowshop、jobshop這樣的NP-hard問題打下理論基礎(chǔ)。針對(duì)flowshop,分別采用CDS啟發(fā)式算法、遺傳算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行靜態(tài)調(diào)度,經(jīng)過比較確實(shí)遺傳算法為最優(yōu)調(diào)度,然后采用遺傳算法對(duì)中斷后的系統(tǒng)進(jìn)行重調(diào)度,實(shí)驗(yàn)證明,優(yōu)化后系統(tǒng)得到良好結(jié)果。對(duì)于jobshop,采用遺傳算法及基于機(jī)床屬性的間接編碼方式對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,得到了較好的結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)比較,本文的方法要優(yōu)于文獻(xiàn)55中的方法。當(dāng)jobshop系統(tǒng)發(fā)生動(dòng)態(tài)干擾時(shí),依然采用本文算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行重調(diào)度,經(jīng)實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn),優(yōu)化后的排序產(chǎn)生的費(fèi)用要明顯少于原排序產(chǎn)生的費(fèi)用。因此算例表明,本文算法不僅可行,且具有簡(jiǎn)潔、高效的優(yōu)點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：生產(chǎn)調(diào)度 機(jī)器故障 重調(diào)度 Job Shop 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：大連交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH186
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 緒論10-14
• 第一章 調(diào)度問題概述14-22
• 1.1 調(diào)度相關(guān)概念及相關(guān)理論體系14-16
• 1.2 調(diào)度分類16-17
• 1.3 影響調(diào)度的因素17
• 1.4 調(diào)度性能指標(biāo)17
• 1.5 調(diào)度問題的特點(diǎn)17-18
• 1.6 求解調(diào)度問題的算法18-21
• 1.6.1 經(jīng)典的最優(yōu)化方法19
• 1.6.2 啟發(fā)式方法19-20
• 1.6.3 鄰域搜索方法20-21
• 1.6.4 基于仿真的方法21
• 本章小結(jié)21-22
• 第二章 干擾管理的理論與方法22-27
• 2.1 干擾管理的定義22
• 2.2 干擾管理與其他管理方法的區(qū)別22-23
• 2.3 干擾管理的應(yīng)用研究23-25
• 2.3.1 機(jī)器生產(chǎn)調(diào)度的干擾管理23
• 2.3.2 單機(jī)干擾管理23-24
• 2.3.3 平行機(jī)干擾管理24
• 2.3.4 Flow shop及Job shop干擾管理24-25
• 2.4 干擾管理的調(diào)度策略25-26
• 2.5 干擾管理在調(diào)度中評(píng)價(jià)指標(biāo)26
• 本章小結(jié)26-27
• 第三章 針對(duì)某廠的生產(chǎn)調(diào)度研究27-38
• 3.1 針對(duì)某企業(yè)訂單生產(chǎn)流程的分析27-28
• 3.2 單機(jī)調(diào)度問題28-32
• 3.2.1 單機(jī)問題描述28-29
• 3.2.2 單機(jī)數(shù)學(xué)模型及算法29
• 3.2.3 算例129-30
• 3.2.4 算例230-31
• 3.2.5 算例331-32
• 3.3 遺傳算法32-37
• 3.3.1 遺傳編碼34
• 3.3.2 適應(yīng)度函數(shù)34
• 3.3.3 參數(shù)選擇34-35
• 3.3.4 種群初始化35
• 3.3.5 遺傳算子35-36
• 3.3.6 遺傳算法終止條件36
• 3.3.7 遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)36
• 3.3.8 遺傳算法程序設(shè)計(jì)36-37
• 本章小結(jié)37-38
• 第四章 Flow Shop調(diào)度問題38-50
• 4.1 問題描述38
• 4.2 CDS啟發(fā)式算法數(shù)學(xué)模型38-40
• 4.3 遺傳算法的數(shù)學(xué)模型40-45
• 4.3.1 表達(dá)方法41
• 4.3.2 評(píng)估函數(shù)41
• 4.3.3 交叉與變異41-43
• 4.3.4 實(shí)例驗(yàn)算43-45
• 4.4 遺傳算法求解flow shop重調(diào)度問題45-49
• 本章小結(jié)49-50
• 第五章 Job Shop調(diào)度50-66
• 5.1 Job Shop調(diào)度問題50-51
• 5.2 Job shop的描述及數(shù)學(xué)模型的建立51-52
• 5.3 遺傳算法的設(shè)計(jì)52-62
• 5.3.1 遺傳算子的設(shè)計(jì)55-62
• 5.4 job shop動(dòng)態(tài)重調(diào)度62-65
• 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論66-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 附錄71-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文84-85
• 致謝85

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于實(shí)時(shí)工況信息的Job Shop車間重調(diào)度方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：318265