現(xiàn)代制造型企業(yè)的主要活動之一是生產(chǎn)管理,即利用企業(yè)資源,根據(jù)生產(chǎn)任務(wù)和任務(wù)順序約束制定和執(zhí)行生產(chǎn)計(jì)劃。有效的生產(chǎn)調(diào)度方法和優(yōu)化技術(shù)的研究和應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)先進(jìn)制造和提高生產(chǎn)效益的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。本文主要工作分為兩個(gè)部分: 第一部分為作業(yè)車間調(diào)度理論算法的研究。具體包括:通過分析對國內(nèi)外的研究進(jìn)展,闡述精確算法和近似算法各自的特點(diǎn)。禁忌搜索一種求解作業(yè)車間調(diào)度問題的有效局部搜索算法,但其搜索最優(yōu)解的能力取決于初始解的選擇。演化算法是通過選擇、交換和變異等操作使群體進(jìn)化來進(jìn)行全局優(yōu)化搜索的,它本身不能減小搜索空間的大小,但由于群體搜索的機(jī)制使得它能有效地覆蓋較大的解空間。將禁忌搜索納入到演化計(jì)算的框架中,增加局部搜索能力,提出禁忌演化算法。新算法通過禁忌策略產(chǎn)生初始種群,并引入了分級策略,對種群按照適應(yīng)值進(jìn)行劃分,對處于不同級別的個(gè)體采用不同的遺傳操作。通過對個(gè)體的分級,可以區(qū)分個(gè)體在搜索過程中的職能:優(yōu)秀的個(gè)體進(jìn)行局部極小值的開采;其它的個(gè)體進(jìn)行搜索空間的探索,以發(fā)現(xiàn)新的局部極小值。通過測試Benchmark問題,數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明算法收斂速度快,結(jié)果較好。 第二部分為禁忌演化算法的應(yīng)用研究... 

【文章來源】：武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

工件3機(jī)器，3x3JSSP甘特圖

隨著約束條件的增加，計(jì)算求解的復(fù)雜性隨之增加，就可能導(dǎo)致解空間的收縮，甚至無解。動態(tài)事件的種類有很多，將動態(tài)事件分成以下四類，見表5一2。在實(shí)際的動態(tài)約束條件與企業(yè)的生產(chǎn)管理方式相關(guān)，設(shè)計(jì)生產(chǎn)排產(chǎn)系統(tǒng)之前，我們進(jìn)行詳細(xì)的需要分析，將各種可能導(dǎo)致生產(chǎn)計(jì)劃改變的情況見表5一3。由于企業(yè)自動化程度的限制，排產(chǎn)系統(tǒng)還需要人的參與。對于需要向上反映的J清況，反映到生產(chǎn)部長，由其選擇對應(yīng)策略。當(dāng)需要變動生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)，需保存原始的和改動的生產(chǎn)總計(jì)劃及生產(chǎn)進(jìn)度控制計(jì)劃。5.2.3生產(chǎn)排產(chǎn)系統(tǒng)的目標(biāo)根據(jù)企業(yè)的需求，生產(chǎn)排產(chǎn)系統(tǒng)的目標(biāo)定為，()l結(jié)果正確;(2)操作方便;(3)調(diào)度時(shí)間短，從人工排產(chǎn)的2天減少到2到10分鐘;仔)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。5.2.4系統(tǒng)示例

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)中考慮任務(wù)相關(guān)性的作業(yè)計(jì)劃規(guī)則調(diào)度算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 吳培棟.武漢科技大學(xué) 2004
[2]基于多智能體的生產(chǎn)調(diào)度方法及其應(yīng)用[D]. 趙巍.浙江工業(yè)大學(xué) 2004
[3]面向快速制造的車間調(diào)度策略研究[D]. 李進(jìn).南京航空航天大學(xué) 2004
[4]車間調(diào)度的MAS智能決策技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 徐本強(qiáng).大連海事大學(xué) 2004
[5]基于遺傳算法的作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D]. 余琦瑋.浙江大學(xué) 2004
[6]用DNA算法求解車間調(diào)度問題的研究[D]. 朱紅.哈爾濱理工大學(xué) 2003



本文編號：3492993