【摘要】：面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),輪胎制造行業(yè)面臨新的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式已經(jīng)很難滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求。輪胎制造業(yè)是一個(gè)生產(chǎn)規(guī)模較大和勞動(dòng)力密集型的行業(yè)。硫化工序是輪胎生產(chǎn)過(guò)程的瓶頸環(huán)節(jié),其排產(chǎn)調(diào)度方案制定的好壞直接影響輪胎企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。本文針對(duì)輪胎硫化工序耗時(shí)較長(zhǎng)、成本較高等問(wèn)題,結(jié)合輪胎硫化車(chē)間生產(chǎn)特點(diǎn)和硫化工藝,考慮影響硫化車(chē)間生產(chǎn)的各種因素,將生產(chǎn)變量之間的關(guān)系,采用數(shù)學(xué)公式進(jìn)行表達(dá),構(gòu)建硫化車(chē)間調(diào)度數(shù)學(xué)模型,利用分布估計(jì)算法求解硫化車(chē)間調(diào)度問(wèn)題,提高硫化車(chē)間的生產(chǎn)效率以及降低生產(chǎn)成本。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,根據(jù)單目標(biāo)硫化車(chē)間排產(chǎn)優(yōu)化調(diào)度的特點(diǎn),對(duì)離散分布估計(jì)算法進(jìn)行改進(jìn),用于求解以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo)的硫化車(chē)間排產(chǎn)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。該算法融入變異算子初始化種群,豐富種群的多樣性;根據(jù)種群適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù),計(jì)算種群中個(gè)體的適應(yīng)度值,并從中選擇優(yōu)勢(shì)群體構(gòu)建概率模型,概率模型用以表達(dá)問(wèn)題解在搜索空間的分布信息以及種群的進(jìn)化趨勢(shì);由已知的概率模型,利用隨機(jī)采樣法則產(chǎn)生新的種群,實(shí)現(xiàn)種群進(jìn)化。其次,針對(duì)以最少完工時(shí)間、最小換模成本以及最少機(jī)器閑置率為多個(gè)目標(biāo)的硫化車(chē)間排產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題,采用多種策略對(duì)分布估計(jì)算法進(jìn)行改進(jìn)。算法設(shè)計(jì)了兩種編碼方式,分別是硫化順序-硫化數(shù)量、硫化矩陣編碼,并且給出兩種編碼相互轉(zhuǎn)換的方法;在此基礎(chǔ)上,根據(jù)隨機(jī)法則初始化種群,利用占比遞增策略選擇優(yōu)勢(shì)群體,隨著算法迭代次數(shù)的增加選擇更多比例的優(yōu)勢(shì)群體構(gòu)建概率模型,用于更加準(zhǔn)確擬合問(wèn)題解在搜索空間的分布信息;針對(duì)算法搜索能力不足,引入二分搜索和動(dòng)態(tài)微調(diào)策略,提高算法收斂的速度和精度。最后,將經(jīng)過(guò)改進(jìn)的分布估計(jì)算法結(jié)合硫化車(chē)間排產(chǎn)調(diào)度數(shù)學(xué)模型,用于求解硫化車(chē)間排產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題,采用不同算例進(jìn)行測(cè)試,并將優(yōu)化調(diào)度結(jié)果與改進(jìn)離散聲搜索算法、粒子群優(yōu)化算法求解硫化車(chē)間調(diào)度結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果數(shù)據(jù)分析表明:改進(jìn)后的分布估計(jì)算法在優(yōu)化硫化車(chē)間調(diào)度問(wèn)題解的質(zhì)量、收斂的速度和精度以及綜合尋優(yōu)性能均要優(yōu)于改進(jìn)和聲搜索算法和粒子群優(yōu)化算法,表明文中改進(jìn)分布估計(jì)算法在求解硫化車(chē)間調(diào)度問(wèn)題的有效性和可行性。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;F273

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2730181