平行機系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度和維護計劃聯(lián)合優(yōu)化
發(fā)布時間:2017-05-25 08:02
本文關(guān)鍵詞:平行機系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度和維護計劃聯(lián)合優(yōu)化,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:生產(chǎn)調(diào)度作為影響制造系統(tǒng)運營績效的關(guān)鍵因素,大量學(xué)者對其進行了研究。然而傳統(tǒng)的生產(chǎn)調(diào)度研究假設(shè)生產(chǎn)設(shè)備始終可用,而并沒有考慮設(shè)備不可用時間段對生產(chǎn)調(diào)度帶來的影響,因此這類假設(shè)與實際生產(chǎn)加工活動不符。所以文章針對平行機系統(tǒng),在考慮設(shè)備的不可用時間段下,對加工作業(yè)生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備維護計劃的聯(lián)合優(yōu)化問題進行了研究。 當(dāng)預(yù)防性維護需要在周期性柔性時間窗口下進行時,文章以系統(tǒng)最大完成時間(C max)為目標(biāo)進行了研究。文章證明了該問題的下界,并針對此類問題建立了混合整數(shù)規(guī)劃模型,利用Cplex軟件可以對該模型直接求解。利用構(gòu)造二叉樹的思想,文章構(gòu)造了FLB啟發(fā)式方法,較好地解決了這類問題。 當(dāng)考慮修復(fù)性維護策略時,文章以最小化系統(tǒng)最大完成時間()以及單位時間維護成本(c)為目標(biāo)進行了研究。文章利用多目標(biāo)規(guī)劃方法建立了優(yōu)化模型,并通過賦予不同的權(quán)重使決策者能夠在兩個優(yōu)化目標(biāo)中找到較好的均衡解。文章提出了一種改進的遺傳算法對目標(biāo)問題進行了求解,并通過與枚舉算法的對比驗證了遺傳算法的有效性及正確性。通過聯(lián)合優(yōu)化模型與獨立決策模型的對比,,證明了聯(lián)合優(yōu)化模型能更靈活、有效地解決此類問題。
【關(guān)鍵詞】:平行機 生產(chǎn)調(diào)度 預(yù)防性維護 啟發(fā)式算法 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TH186;TP18
【目錄】:
- 摘要6-8
- ABSTRACT8-14
- 第1章 緒論14-20
- 1.1 研究背景及意義14-15
- 1.2 論文的研究內(nèi)容15-19
- 1.3 本章小結(jié)19-20
- 第2章 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及理論綜述20-42
- 2.1 生產(chǎn)調(diào)度問題綜述20-27
- 2.1.1 生產(chǎn)調(diào)度問題的分類20-22
- 2.1.2 α|β |γ 三區(qū)域表示法22-26
- 2.1.3 生產(chǎn)調(diào)度的常用方法26-27
- 2.2 設(shè)備維護問題綜述27-36
- 2.2.1 可靠性工程概述28-29
- 2.2.2 設(shè)備可靠度的數(shù)學(xué)描述29-31
- 2.2.3 常用的失效分布函數(shù)模型31-34
- 2.2.4 維護策略的常用方法34-36
- 2.3 生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備維護聯(lián)合計劃相關(guān)文獻綜述36-41
- 2.3.1 將預(yù)防性維護作為約束條件的調(diào)度問題研究36-38
- 2.3.2 預(yù)防性維護時間段可變的調(diào)度問題研究38-40
- 2.3.3 考慮修復(fù)性維護與預(yù)防性維護的調(diào)度問題研究40-41
- 2.4 本章小結(jié)41-42
- 第3章 柔性維護時間窗口下平行機系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度研究42-62
- 3.1 問題描述42-45
- 3.2 數(shù)學(xué)模型45-47
- 3.3 啟發(fā)式算法47-56
- 3.3.1 FLB 啟發(fā)式算法47-53
- 3.3.2 算法示例53-56
- 3.4 數(shù)據(jù)實驗56-61
- 3.4.1 算法驗證56-58
- 3.4.2 敏感度分析58-61
- 3.5 本章小結(jié)61-62
- 第4章 考慮修復(fù)性維護下平行機系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化研究62-83
- 4.1 問題描述62-63
- 4.2 聯(lián)合優(yōu)化模型63-67
- 4.3 遺傳算法67-76
- 4.3.1 解的編碼68-69
- 4.3.2 適應(yīng)度函數(shù)69-71
- 4.3.3 遺傳算子71-74
- 4.3.4 運行參數(shù)74-76
- 4.4 數(shù)據(jù)實驗76-81
- 4.4.1 算法驗證76-78
- 4.4.2 模型驗證78-80
- 4.4.3 敏感度分析80-81
- 4.5 本章小結(jié)81-83
- 第5章 總結(jié)與展望83-85
- 5.1 文章總結(jié)83
- 5.2 研究展望83-85
- 參考文獻85-89
- 致謝89-90
- 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文90
【參考文獻】
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本文編號:393096
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