本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)能機制的車間調(diào)度問題研究

  更多相關(guān)文章： 柔性作業(yè)車間調(diào)度 能量優(yōu)化 遺傳算法 模擬退火算法

【摘要】：在全球倡導保護環(huán)境、節(jié)能減排的大背景下,我國作為制造業(yè)大國,如何在制造業(yè)中實現(xiàn)節(jié)能減排是當前非常緊迫的課題。車間調(diào)度是一項非常有效的管理節(jié)能手段,通過選擇不同的加工機器、改變工序的加工次序,在不提高工藝設備要求的情況下,實現(xiàn)了節(jié)約能源。本文以車間調(diào)度的能耗優(yōu)化為主線,分別研究了帶有工藝規(guī)劃的車間調(diào)度單目標優(yōu)化和帶有機器柔性的作業(yè)車間多目標優(yōu)化問題,同時也研究了在動態(tài)環(huán)境下的柔性作業(yè)車間調(diào)度。主要研究內(nèi)容闡述如下:1.對車間調(diào)度的理論進行了概述,簡要介紹了車間調(diào)度的分類、特點及其優(yōu)化算法。分析了車間調(diào)度中能量消耗的主要組成部分,建立了車間調(diào)度的能量模型。2.建立了帶有工藝規(guī)劃的車間調(diào)度問題的能量消耗模型,并提出了一種新的算法進行求解。首先,建立了以能量消耗和完工時間為優(yōu)化目標的數(shù)學模型。然后,提出了采用一種改進的混合模擬退火與遺傳算法,并引入了回火機制來增加變異的突跳性,通過設置權(quán)重系數(shù),建立了兩個優(yōu)化目標之間的關(guān)系。最后,用一組算例和其他算法進行比較,驗證了本算法的可行性,并將算法運用于實際案例,證實了算法的有效性。3.研究了帶有能量消耗模型的柔性作業(yè)車間多目標優(yōu)化問題。首先,以能量消耗和完工時間為優(yōu)化目標對問題進行了數(shù)學建模。其次,提出了一種改進的混合算法,引入粒子群算法的信息共享機制,對遺傳算法的交叉算子進行了改進;用Hill函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)模擬退火的溫度更新函數(shù),替代遺傳算法的變異模塊,彌補了遺傳算法容易陷入早熟收斂的不足。最終得到一組Pareto解集,提供了大量的調(diào)度方案供決策者選擇。最后,分別用完全柔性和部分柔性的調(diào)度實例對算法進行驗證,證明了改進算法的有效性。同時,將算法用于企業(yè)實際案例,取得了較好的效果。4.構(gòu)建了車間調(diào)度加入干擾事件下的能耗消耗模型。首先,通過模擬實際車間調(diào)度生產(chǎn)環(huán)境,以交貨期為約束條件,提出了能量消耗和完工時間為優(yōu)化目標。然后,基于滾動窗口技術(shù),用改進的算法對車間調(diào)度中發(fā)生的急件插入、機器故障等事件進行處理。最后,通過實例驗證了動態(tài)策略的有效性和改進算法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：柔性作業(yè)車間調(diào)度 能量優(yōu)化 遺傳算法 模擬退火算法
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TB497
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 縮略詞13-14
• 第一章 緒論14-21
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 文獻綜述15-17
• 1.2.1 車間調(diào)度15-16
• 1.2.2 車間調(diào)度的能量優(yōu)化16
• 1.2.3 擴展型車間調(diào)度16-17
• 1.3 車間調(diào)度的優(yōu)化算法17-19
• 1.3.1 精確求解法17-18
• 1.3.2 近似優(yōu)化法18-19
• 1.4 研究意義19
• 1.5 研究內(nèi)容19-21
• 第二章 車間調(diào)度理論及其能量模型21-30
• 2.1 車間調(diào)度簡介21-24
• 2.1.1 車間調(diào)度的問題描述21
• 2.1.2 車間調(diào)度的分類和特點21-22
• 2.1.3 車間調(diào)度的表述模型22-24
• 2.2 車間調(diào)度的優(yōu)化目標24-25
• 2.3 柔性多目標車間調(diào)度的優(yōu)化方法25-27
• 2.4 車間調(diào)度問題的能量模型27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 用改進的混合算法求解柔性車間調(diào)度的能量優(yōu)化30-46
• 3.1 工藝柔性車間調(diào)度問題描述30-32
• 3.1.1 FJSP問題的數(shù)學描述30-31
• 3.1.2 FJSP的數(shù)學模型31-32
• 3.2 遺傳算法的基本理論32-37
• 3.2.1 遺傳算法簡介及特點32-33
• 3.2.2 遺傳算法的基本流程33-35
• 3.2.3 遺傳算法的主要操作35-37
• 3.3 改進的混合算法求解FJSP能量優(yōu)化37-40
• 3.3.1 算法流程37-38
• 3.3.2 算法設計38-40
• 3.4 算法驗證與實例仿真40-45
• 3.4.1 算法驗證41-42
• 3.4.2 實例仿真42-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 多目標柔性車間調(diào)度的能量優(yōu)化46-56
• 4.1 多目標車間調(diào)度問題優(yōu)化方法46
• 4.2 多目標柔性車間調(diào)度的能耗模型46-48
• 4.2.1 變量定義46-47
• 4.2.2 能耗模型47-48
• 4.3 算法的主要結(jié)構(gòu)48-51
• 4.3.1 種群初始化48-49
• 4.3.2 交叉算子49-50
• 4.3.3 變異算子50-51
• 4.4 實例仿真51-55
• 4.4.1 算法驗證52-53
• 4.4.2 應用案例53-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度的能量優(yōu)化56-69
• 5.1 動態(tài)車間調(diào)度問題描述56
• 5.2 動態(tài)調(diào)度的優(yōu)化方法56-58
• 5.3 動態(tài)車間調(diào)度模型的數(shù)學處理58-62
• 5.4 改進遺傳算法求解柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度問題62-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 全文總結(jié)69
• 6.2 工作展望69-71
• 參考文獻71-75
• 致謝75-76
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文76

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 趙詩奎;方水良;顧新建;;作業(yè)車間調(diào)度的空閑時間鄰域搜索遺傳算法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2014年08期

2 湯洪濤;丁彬楚;李修琳;魯建廈;;基于改進免疫遺傳算法的混合車間調(diào)度研究[J];中國機械工程;2014年09期

3 王艷紅;王文霞;于洪霞;陳麗;;一類求解作業(yè)車間調(diào)度問題的動態(tài)平衡自適應蟻群算法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2013年10期

4 趙詩奎;方水良;顧新建;;柔性車間調(diào)度的新型初始機制遺傳算法[J];浙江大學學報(工學版);2013年06期

5 張順;徐震浩;顧幸生;;用改進的協(xié)同免疫算法求解Flow Shop調(diào)度問題[J];東南大學學報(自然科學版);2012年S1期

6 翟穎妮;孫樹棟;楊宏安;牛剛剛;袁宗寅;;大規(guī)模作業(yè)車間多瓶頸調(diào)度算法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2011年07期

7 張長勝;孫吉貴;歐陽丹彤;張永剛;;求解車間調(diào)度問題的自適應混合粒子群算法[J];計算機學報;2009年11期

8 董朝陽;孫樹棟;張波;;免疫遺傳算法求解工藝規(guī)程及作業(yè)調(diào)度協(xié)同優(yōu)化[J];機械科學與技術(shù);2007年06期

9 張超勇;饒運清;李培根;邵新宇;;柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的兩級遺傳算法[J];機械工程學報;2007年04期

10 張傳順;莫蓉;石勝友;常智勇;陳澤峰;;基于遺傳算法的制造網(wǎng)格資源調(diào)度方法研究[J];中國機械工程;2006年18期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張超勇;基于自然啟發(fā)式算法的作業(yè)車間調(diào)度問題理論與應用研究[D];華中科技大學;2007年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 曾令李;面向節(jié)能的流程工業(yè)系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度建模及算法研究[D];國防科學技術(shù)大學;2009年

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本文編號：934409