本文關(guān)鍵詞：基于遺傳規(guī)劃和遺傳算法的跨單元調(diào)度方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：單元制造是當(dāng)代最新、最有效的生產(chǎn)線設(shè)置方式之一,為日本以及歐美企業(yè)所廣泛采用。在單元制造中,相似工藝的工件聚成同一工件族,能夠生產(chǎn)同一工件族的機(jī)器被放在一起組成同一生產(chǎn)單元。在實(shí)際生產(chǎn)中,由于零件在生產(chǎn)單元之間頻繁轉(zhuǎn)移導(dǎo)致單元間需協(xié)同安排工件的加工路徑,在這種情況下產(chǎn)生了跨單元調(diào)度問(wèn)題(inter-cell scheduling)。對(duì)于國(guó)內(nèi)裝備制造業(yè)的調(diào)研結(jié)果顯示,對(duì)車輛綜合傳動(dòng)裝置這樣的復(fù)雜產(chǎn)品來(lái)說(shuō),有50%以上的零件需要跨車間協(xié)作完成,在延遲零件中有75%以上屬于跨車間協(xié)作零件。因此,跨單元調(diào)度不可避免,有必要對(duì)于考慮跨單元運(yùn)輸?shù)恼{(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究。本文在分析了國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果及其發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,結(jié)合裝備制造企業(yè)的生產(chǎn)實(shí)際,針對(duì)跨單元運(yùn)輸當(dāng)中運(yùn)輸能力受限的實(shí)際情況,提出一種考慮運(yùn)輸能力受限的跨單元調(diào)度方法。首先,對(duì)考慮運(yùn)輸能力受限的跨單元調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)描述,并建立數(shù)學(xué)模型。然后,基于上述模型提出一種基于遺傳規(guī)劃和遺傳算法的超啟發(fā)式算法(A Hyper-Heuristic Approach Based on Genetic Programming and Genetic Algorithm,HHGPA)。該算法首先根據(jù)零件或機(jī)器的信息,利用遺傳規(guī)劃(Genetic Programming,GP)自動(dòng)為調(diào)度問(wèn)題生成合適的啟發(fā)式規(guī)則;然后利用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)同時(shí)為機(jī)器和工件搜索合適的規(guī)則組合;最后利用這些啟發(fā)式規(guī)則組合求得調(diào)度解。與直接搜索調(diào)度解的遺傳算法相比,該算法能兼顧計(jì)算效率和尋優(yōu)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法與傳統(tǒng)的啟發(fā)式規(guī)則、業(yè)界常用的超啟發(fā)式算法以及一種適用于大規(guī)模調(diào)度問(wèn)題的元啟發(fā)式算法相比,解性能有顯著改善,也適用于求解具有大數(shù)據(jù)規(guī)模的實(shí)際調(diào)度問(wèn)題。最后,針對(duì)HHGPA存在的過(guò)早收斂和局部搜索能力較弱的問(wèn)題,分別提出了一種災(zāi)變操作和一種基于爬山算法的局部搜索算法。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的HHGPA相比于改進(jìn)前的HHGPA解性能有顯著改善。同時(shí)與CPLEX相比,該算法無(wú)論是計(jì)算效率還是解性能均優(yōu)于CPLEX。與現(xiàn)有研究相比,本文主要工作有:(1)對(duì)考慮運(yùn)輸能力受限的跨單元問(wèn)題建模;(2)設(shè)計(jì)了一種高效的基于遺傳規(guī)劃和遺傳算法的超啟發(fā)式算法;(3)提出了一種災(zāi)變操作和一種基于爬山算法的局部搜索算法,改進(jìn)HHGPA,從而解決算法過(guò)早收斂和局部搜索能力較弱的問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：跨單元調(diào)度 超啟發(fā)式 遺傳算法 遺傳規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 生產(chǎn)調(diào)度基本理論12-13
• 1.2.1 流水車間調(diào)度12-13
• 1.2.2 作業(yè)車間調(diào)度13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)13-18
• 1.3.1 單元制造系統(tǒng)概述13-14
• 1.3.2 跨單元調(diào)度問(wèn)題研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.3 超啟發(fā)式算法研究現(xiàn)狀16-18
• 1.4 課題來(lái)源及研究?jī)?nèi)容18
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)18-19
• 1.6 本章小結(jié)19-20
• 第2章 運(yùn)輸能力受限的跨單元調(diào)度問(wèn)題建模20-26
• 2.1 問(wèn)題描述20-22
• 2.2 數(shù)學(xué)模型22-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于遺傳規(guī)劃和遺傳算法的超啟發(fā)式算法26-64
• 3.1 算法設(shè)計(jì)背景26-28
• 3.2 解的表示28-33
• 3.2.1 編碼方案28-31
• 3.2.2 解碼方案31-33
• 3.3 算法框架33-35
• 3.4 基于遺傳規(guī)劃的規(guī)則生成35-44
• 3.4.1 遺傳規(guī)劃算法簡(jiǎn)介35-36
• 3.4.2 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)36-41
• 3.4.3 適應(yīng)度評(píng)價(jià)41
• 3.4.4 算法流程41-44
• 3.5 基于遺傳算法的規(guī)則組合選擇44-49
• 3.5.1 遺傳算法簡(jiǎn)介44-45
• 3.5.2 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)45-48
• 3.5.3 適應(yīng)度評(píng)價(jià)48
• 3.5.4 算法流程48-49
• 3.6 仿真實(shí)驗(yàn)49-63
• 3.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)49-50
• 3.6.2 參數(shù)實(shí)驗(yàn)50-52
• 3.6.3 性能比較實(shí)驗(yàn)52-63
• 3.7 本章小結(jié)63-64
• 第4章 基于災(zāi)變操作和爬山算法的改進(jìn)超啟發(fā)式算法64-75
• 4.1 算法設(shè)計(jì)背景64-65
• 4.2 算法框架65-66
• 4.3 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)66-68
• 4.3.1 災(zāi)變操作67
• 4.3.2 基于爬山算法的局部搜索67-68
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)68-74
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)69
• 4.4.2 參數(shù)實(shí)驗(yàn)69
• 4.4.3 性能比較實(shí)驗(yàn)69-74
• 4.5 本章小結(jié)74-75
• 總結(jié)與展望75-78
• 總結(jié)75-76
• 展望76-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文與研究成果清單82-84
• 致謝84

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本文編號(hào)：409939