本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)時(shí)代的來臨,輪胎生產(chǎn)這種傳統(tǒng)工藝面臨著巨大挑戰(zhàn),如何高效生產(chǎn)且滿足客戶要求成為國內(nèi)外輪胎制造商們最需要解決的問題。硫化工序作為輪胎生產(chǎn)的重要工序,對其車間生產(chǎn)進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化對提升輪胎企業(yè)生產(chǎn)水平至關(guān)重要。因此,本文以輪胎硫化車間作為研究對象,著重研究硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題。通過查閱大量文獻(xiàn),對硫化車間調(diào)度的研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述,分析輪胎硫化工序生產(chǎn)特點(diǎn),根據(jù)硫化車間多目標(biāo)、多約束的實(shí)際生產(chǎn)情況,考慮各種影響硫化車間的生產(chǎn)因素,提出并建立硫化車間的數(shù)學(xué)模型。針對硫化車間存在的生產(chǎn)調(diào)度問題,提出了一種結(jié)合遺傳算子的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法。該算法首先采用一種局部與全局相結(jié)合的搜索策略,引入局部極值概念對粒子群算法速度公式進(jìn)行修改,避免算法早熟收斂。再與遺傳算法融合,通過選擇、交叉、變異算子進(jìn)一步優(yōu)化,使結(jié)果向最優(yōu)值趨近。根據(jù)硫化車間特點(diǎn),采用基于任務(wù)的編碼方式,使生產(chǎn)任務(wù)與硫化機(jī)器一一對應(yīng)。最后將改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于求解單目標(biāo)硫化車間調(diào)度優(yōu)化問題中,驗(yàn)證了該算法在實(shí)際生產(chǎn)調(diào)度過程中的可行性。研究多目標(biāo)硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題,引入Pareto解的相關(guān)概念。根據(jù)多目標(biāo)硫化車間的生產(chǎn)特點(diǎn),提出一種多目標(biāo)粒子群混合算法。該算法采用自適應(yīng)慣性權(quán)重對粒子速度更新公式進(jìn)一步改進(jìn),保持種群的多樣性,再與遺傳算法相結(jié)合,提高算法的搜索性能,使改進(jìn)后的算法能夠滿足多目標(biāo)的生產(chǎn)需求。通過與其它優(yōu)化算法在實(shí)際調(diào)度中的比較,驗(yàn)證了該算法的優(yōu)越性。研究動(dòng)態(tài)不確定狀態(tài)下的多目標(biāo)硫化車間生產(chǎn)調(diào)度問題,引入滾動(dòng)窗口再調(diào)度策略,采用基于事件驅(qū)動(dòng)再調(diào)度策略對動(dòng)態(tài)生產(chǎn)調(diào)度問題進(jìn)行處理,利用多目標(biāo)粒子群混合算法對生產(chǎn)任務(wù)再調(diào)度,以硫化機(jī)故障為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過仿真結(jié)果,證明了該方法適用于解決動(dòng)態(tài)車間調(diào)度問題。
【關(guān)鍵詞】：硫化車間 改進(jìn)的粒子群算法 遺傳因子 多目標(biāo) 動(dòng)態(tài)調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TQ336.1;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 課題的背景和研究意義9-10
• 1.2 車間調(diào)度問題概述10-15
• 1.2.1 車間調(diào)度問題的分類及特點(diǎn)10-12
• 1.2.2 車間調(diào)度問題的研究方法12-14
• 1.2.3 車間調(diào)度研究的發(fā)展趨勢14-15
• 1.3 輪胎硫化車間調(diào)度研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文的主要工作與組織結(jié)構(gòu)16-17
• 1.4.1 本文主要的研究內(nèi)容16-17
• 1.4.2 本文的章節(jié)安排17
• 1.5 本章小結(jié)17-18
• 2 輪胎硫化車間的調(diào)度優(yōu)化模型研究18-23
• 2.1 橡膠輪胎的生產(chǎn)工藝及流程18-19
• 2.2 輪胎硫化工序生產(chǎn)特點(diǎn)19
• 2.3 輪胎硫化車間調(diào)度模型的研究19-22
• 2.3.1 硫化車間調(diào)度問題的影響因素20
• 2.3.2 硫化車間調(diào)度模型的建立與分析20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 改進(jìn)的粒子群算法在單目標(biāo)硫化車間調(diào)度中的應(yīng)用23-40
• 3.1 單目標(biāo)硫化車間調(diào)度問題的模型研究23-25
• 3.2 結(jié)合遺傳算子的改進(jìn)粒子群算法設(shè)計(jì)25-36
• 3.2.1 粒子群算法綜述25-29
• 3.2.2 遺傳算法綜述29-31
• 3.2.3 結(jié)合遺傳算子的改進(jìn)粒子群算法設(shè)計(jì)思路31-34
• 3.2.4 結(jié)合遺傳算子的改進(jìn)粒子群算法流程34-36
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)36-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 4 改進(jìn)的粒子群算法在多目標(biāo)硫化車間調(diào)度中的應(yīng)用40-52
• 4.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題概述40-42
• 4.1.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本理論40-41
• 4.1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解方法41-42
• 4.2 多目標(biāo)硫化車間調(diào)度問題的模型研究42-44
• 4.2.1 問題描述42-43
• 4.2.2 數(shù)學(xué)模型43-44
• 4.3 多目標(biāo)粒子群混合算法設(shè)計(jì)44-48
• 4.3.1 多目標(biāo)粒子群混合算法設(shè)計(jì)思路45-47
• 4.3.2 多目標(biāo)粒子群混合算法流程47-48
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)48-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 5 改進(jìn)的粒子群算法在動(dòng)態(tài)硫化車間調(diào)度中的應(yīng)用52-59
• 5.1 動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的策略研究52-53
• 5.1.1 動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的研究方法52-53
• 5.1.2 滾動(dòng)窗口機(jī)制53
• 5.2 硫化車間動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化問題的研究53-56
• 5.2.1 問題描述53-54
• 5.2.2 數(shù)學(xué)模型54-55
• 5.2.3 硫化車間動(dòng)態(tài)調(diào)度方法及策略55-56
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)56-57
• 5.4 本章小結(jié)57-59
• 6 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 工作總結(jié)59
• 6.2 展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65-66
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66-68

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在輪胎硫化車間調(diào)度的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：342336