【摘要】：傳統(tǒng)的作業(yè)車間調(diào)度是將產(chǎn)品的加工與裝配分開進行的一種制造調(diào)度模式。在面對有單件復(fù)雜產(chǎn)品的需求時,由于存在加工與裝配分開進行的特性,導(dǎo)致產(chǎn)品的加工與裝配不能并行進行,從而在一定程度上導(dǎo)致加工時間的增加。綜合調(diào)度將產(chǎn)品的裝配作為產(chǎn)品加工中的一個特殊的工序,使產(chǎn)品部件加工和裝配一同調(diào)度,從而部件加工和裝配能夠并行進行,從而提高產(chǎn)品的生產(chǎn)效率。綜合調(diào)度研究至今,針對單車間、雙車間或少量車間的各種問題已經(jīng)有了成熟的解決方案。然而,隨著全球化的進一步發(fā)展,企業(yè)間合作的加深,綜合調(diào)度面臨以下的挑戰(zhàn):參與產(chǎn)品生產(chǎn)的加工設(shè)備往往不在同一車間或是少數(shù)幾個車間內(nèi),設(shè)備間的運輸代價不能忽略;設(shè)備大多為柔性設(shè)備,工序當(dāng)前選擇的加工設(shè)備會對產(chǎn)品的最終完工時間產(chǎn)生不確定的影響。本文研究的是柔性設(shè)備協(xié)同制造的網(wǎng)絡(luò)綜合調(diào)度問題(FNISP)。以最小化完工時間為目標(biāo),針對問題,采用人工蜂群(ABC)算法進行求解。為將ABC算法適用于該問題,以雙鏈形式對解進行編碼,提出以固定步長的工序鏈擾動策略作為引領(lǐng)蜂階段解的擾動策略,并在跟隨蜂階段提出關(guān)鍵工序移動策略作為鄰域搜索,從而提出FNISP的ABC算法。針對FNISP中,工序加工的順序和設(shè)備的選擇,會對產(chǎn)品的完工時間產(chǎn)生影響。在跟隨蜂階段,提出動態(tài)擾動步長策略。為使跟隨蜂有更大的概率選擇與最優(yōu)加工結(jié)構(gòu)不相似的解進行搜索,提出加工結(jié)構(gòu)指數(shù)。該指數(shù)作為收益度參數(shù),影響跟隨蜂選擇解進行鄰域搜索的概率,從而提升FNISP的ABC算法效率針對FNISP,設(shè)計并實現(xiàn)了柔性網(wǎng)絡(luò)綜合調(diào)度軟件。該軟件能對所提供的實例進行求解,得到調(diào)度甘特圖。對各實例進行多次計算,對算法所得結(jié)果平均時間和得到的結(jié)果離散程度進行了初步分析。
【圖文】：

a) 工序樹 b) 設(shè)備圖圖 2-1 復(fù)雜產(chǎn)品 P 的工序樹及設(shè)備圖Fig. 2-1 Processing tree and machine graph of complex product P2.3 ABC 算法概述ABC 算法受啟發(fā)與自然界中蜂群協(xié)作的特性，是群體智能和自組模型的一種仿生算法。ABC 算法的優(yōu)勢在于操作簡單、控制參數(shù)少、搜索精度和魯棒性高的特點，，相比于粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法、差分進化算法，ABC 算法的求解質(zhì)量相對較好。ABC算法由引領(lǐng)蜂、跟隨蜂、偵查蜂重要部分構(gòu)成。其中跟隨蜂根據(jù)引領(lǐng)蜂找到的蜜源信息選擇蜜源，在選擇的蜜源領(lǐng)域內(nèi)進行一次搜索，保留目前該蜂尋找到的最優(yōu)解。偵查蜂由引領(lǐng)蜂轉(zhuǎn)變而來，轉(zhuǎn)變原則是在一個引領(lǐng)蜂在連續(xù)在limit次內(nèi)沒有找到更優(yōu)的蜜源時變?yōu)閭刹榉�。偵查蜂負�?zé)跳出當(dāng)前蜜源的范圍，尋找新的蜜源。2.3.1 蜜源初始化

- 12 -圖 2-2ABC 算法流程圖Fig 2-2 Flowchart of theABC algorithm本文問題分析研究的問題是柔性設(shè)備協(xié)同制造的 FNISP 問題，在現(xiàn)有的綜經(jīng)基本解決了柔性設(shè)備的單車間、雙車間的問題，但是針對立的、由所有參與生產(chǎn)企業(yè)獨立設(shè)備構(gòu)成的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)制造的沒有考慮。由于目前一個單件復(fù)雜產(chǎn)品的生產(chǎn)受到技術(shù)、材目前的生產(chǎn)方式大都采用這中網(wǎng)絡(luò)化的生產(chǎn)。因此，本文針對分析，并且提出了相應(yīng)的算法。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TB497;TP18

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本文編號：2642681