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基于遺傳算法的服裝智能制造系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2020-10-23 07:50
   在服裝產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中,針織服裝行業(yè)占有重要地位,在很大程度上促進(jìn)了國家經(jīng)濟(jì)增長和勞動就業(yè)、出口創(chuàng)匯以及滿足行業(yè)市場需求,是我國重要的傳統(tǒng)行業(yè)。最近幾年,隨著全球市場對針織服裝需求量的持續(xù)增加,我國針織服裝產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)了飛速發(fā)展。根據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,我國針織服裝產(chǎn)量從2017到2018年上漲了一倍多;我國針織服裝行業(yè)企業(yè)在2018年共實現(xiàn)131.77億件服裝生產(chǎn)產(chǎn)量。統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知,因為經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展,針織服裝市場需求越來越大。但是,我國很多針織服裝企業(yè)依然沿用過去傳統(tǒng)的管理模式,并未實現(xiàn)管理模式的優(yōu)化和升級,使得產(chǎn)能、產(chǎn)品質(zhì)量、應(yīng)對模式以及管制方法都處于比較落后的狀態(tài),難以跟上公司發(fā)展和時代進(jìn)步的步伐,這樣容易被市場行業(yè)淘汰出局。在服裝制造行業(yè)大環(huán)境下,怎樣強化產(chǎn)生管理能力、提升生產(chǎn)效率、減少不斷增長的生產(chǎn)經(jīng)營成本,是現(xiàn)階段很大一部分針織服裝企業(yè)面臨和需要解決的難題。生產(chǎn)調(diào)度作為針織服裝企業(yè)生產(chǎn)管理研究的要點之一,要求對生產(chǎn)車間內(nèi)的調(diào)度問題提出高效優(yōu)化的解決方案,是生產(chǎn)計劃與控制的核心問題之一。為了降低企業(yè)的生產(chǎn)成本、提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,對高效的調(diào)度方法與有效的優(yōu)化技術(shù)的研究是重中之重。本課題聚焦于DW針織服裝企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度問題,根據(jù)企業(yè)經(jīng)營方式與生產(chǎn)特點,將車間生產(chǎn)調(diào)度問題簡化為多目標(biāo)混合Flow Shop調(diào)度問題。針對企業(yè)內(nèi)生產(chǎn)調(diào)度編制缺乏合理性、科學(xué)性的現(xiàn)象,采用帶精英策略的非支配排序遺傳算法對該多目標(biāo)調(diào)度問題模型進(jìn)行求解。并用Matlab實現(xiàn)了算法的仿真,通過案例對比分析,驗證了算法的有效性。本算法綜合考慮針織產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的資源、工藝等約束,建立多目標(biāo)混合模型。通過引入快速非支配排序算法、精英策略、密度值估計策略,降低了算法復(fù)雜度。
【學(xué)位單位】:中原工學(xué)院
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TP18;TS941.6
【部分圖文】:

企業(yè)集成模型,三層,基層控制


圖 1.1AMR 三層企業(yè)集成模型越多的公司重視到把 ERP 和基層控制系統(tǒng)統(tǒng)一起決這種問題:MES 能夠?qū)⒐靖鞣N信息集成起來成為連接基層控制與計劃管理層之間的紐帶,很好為公司提供及時有效的生產(chǎn)信息、提高產(chǎn)生效率, 可被應(yīng)用于離散和流程型的生產(chǎn)類公司,被全世理模塊主要有:人力資源、績效分析、工藝標(biāo)準(zhǔn)態(tài)管理模塊,還有作業(yè)計劃安排、生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備等。理:對職工職業(yè)技能和考勤相關(guān)信息進(jìn)行記錄,納優(yōu)化配置。對于各個運作環(huán)節(jié)的功能信息進(jìn)行搜集、匯總和的績效報告,提供給管理高層。

流程圖,中間件,數(shù)據(jù)傳輸,流程圖


13圖 2.1 中間件數(shù)據(jù)傳輸流程圖法也叫做簡單遺傳算法(SGA),二進(jìn)制串群任何一個種群個體都代表了問題的一個解群中開始對個體進(jìn)行選擇,通過變異以及群。并以此方式代際進(jìn)化下去,直至達(dá)到過程的一種模擬的隨機(jī)方法。理解和應(yīng)用識和術(shù)語有所明晰。

程序圖,遺傳算法,程序,適配


院碩士學(xué)位論文 第 2 章 服裝生產(chǎn)管理相關(guān)成初始種群,并針其中的所有個體的適配值進(jìn)行評價[39]。算法的收斂準(zhǔn)則符合程度進(jìn)行判斷。如果符合實現(xiàn)搜索結(jié)果;如果不四步過程。分考慮適配值大小,通過某些方法來進(jìn)行復(fù)制。于交叉率展開交叉操作。于變異率展開變異操作。到第(2)步。算法求解工序調(diào)度程序如圖 2.2 所示。
【相似文獻(xiàn)】

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2 任志鳳;胡小建;孫太生;徐飛;李云良;;遺傳算法在焊接領(lǐng)域的優(yōu)化與應(yīng)用[J];現(xiàn)代焊接;2012年03期

3 李振業(yè);陳婷;陳靜;;基于遺傳算法的旅游最優(yōu)路徑探究[J];電腦知識與技術(shù);2018年34期

4 唐文琦;曾干敏;劉澤宇;;淺談遺傳算法及其部分改進(jìn)算法[J];科技風(fēng);2019年12期

5 李巖;袁弘宇;于佳喬;張更偉;劉克平;;遺傳算法在優(yōu)化問題中的應(yīng)用綜述[J];山東工業(yè)技術(shù);2019年12期

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8 梁肖;周湘貞;;基于遺傳算法的小麥?zhǔn)崭顧C(jī)路徑智能優(yōu)化控制研究[J];農(nóng)機(jī)化研究;2018年02期

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3 王小港;遺傳算法在VLSI設(shè)計自動化中的應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)院上海冶金研究所;2001年

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5 吳大宏;基于遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)研究[D];西南交通大學(xué);2003年

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8 李智勇;模式交流多群體遺傳算法及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化建模中的應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2003年

9 陳星;網(wǎng)絡(luò)并行和遺傳算法在HPM生物效應(yīng)評價和輻射天線設(shè)計中的應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2004年

10 金菊良;遺傳算法及其在水問題中的應(yīng)用[D];河海大學(xué);1998年


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3 陳成;基于改進(jìn)遺傳算法的物流車輛調(diào)度系統(tǒng)開發(fā)與研究[D];武漢工程大學(xué);2018年

4 張鳳飛;基于起飛飛機(jī)后側(cè)跑道穿越的滑行路徑優(yōu)化研究[D];中國民用航空飛行學(xué)院;2019年

5 宋汶軒;城市快遞配送車輛路徑規(guī)劃研究[D];北京郵電大學(xué);2019年

6 王明;基于改進(jìn)遺傳算法的作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];安徽工程大學(xué);2019年

7 申子凱;云平臺資源調(diào)度算法的研究與仿真實現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2019年

8 石慧升;基于改進(jìn)遺傳算法的智能組卷系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];河北科技大學(xué);2019年

9 李佳;基于遺傳算法的供熱平衡問題研究[D];河北科技大學(xué);2019年

10 黃瀟;遺傳算法在血液中心制定流動采血計劃中的應(yīng)用[D];河北科技大學(xué);2019年



本文編號:2852744

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