為解決有自動引導運輸車（AGV）的環(huán)錠紡紗車間協(xié)同調度系統(tǒng)多種約束條件下的調度問題,在考慮工藝、加工設備資源、AGV資源以及批處理4種約束條件的情況下,建立了滿足最大完工時間最小化和設備利用率最大化的AGV紡紗車間協(xié)同調度模型。針對模擬退火和遺傳算法計算效率低和易陷入局部最優(yōu)解的缺點,提出了基于模擬退火遺傳算法的紡紗車間調度模型求解算法。實驗結果表明:當給定條筒為50個時,同等環(huán)境下,基于模擬退火遺傳算法的調度方案要比普通的模擬退火和遺傳算法的最大完工時間分別減少了1 162 s和1 619 s,紡紗車間的設備和AGV的利用率也分別提高了將近12%和11%。該方法在提升環(huán)錠紡紗車間運行效率方面具有一定的應用價值。 

【文章來源】：紡織學報. 2020,41(06)北大核心EICSCD

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

環(huán)錠紡生產工藝流程

從表1可知，給定條筒數50個，在相同的設備環(huán)境下，使用模擬退火算法和遺傳算法進行調度求解時，批處理機設備平均利用率分別為52%和50%,AGV設備利用率分別為52%和58%，而在使用了模擬退火遺傳算法進行求解以后，批處理機設備平均利用率和AGV設備利用率分別為64%和69%。結果表明采用模擬退火遺傳算法，批處理機設備平均利用率和AGV設備利用率較其余2種算法至少可提升12%和11%。由此可以看出，基于模擬退火遺傳算法的AGV紡紗車間協(xié)同調度模型更能有效的提高批處理設備和AGV的利用率，減少了紡紗車間的資源浪費，從而為降低成本奠定基礎。從表2可知，當條筒為50個時，在使用模擬退火遺傳算法對本文的調度模型進行求解時，比單獨使用模擬退火和遺傳算法的最大完工時間分別減少了1 162 s和1 619 s，并且算法計算的時間也分別減少了5 s和17 s。這是因為通過合理的調度之后，AGV在運輸的過程中減少了因不合理的協(xié)同調度而導致的空閑等待時間。另外，從結果還可以看出，模擬退火遺傳算法的計算效率雖然比模擬退火算法的低，但是仍在同一水平。如果能大大提高可行解的質量，避免遺傳算法過早的收斂而導致局部最優(yōu)解的情況，還可以進一步提升其計算效率。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進花授粉算法的共融AGV作業(yè)車間調度[J]. 劉二輝,姚錫凡,陶韜,金鴻.  計算機集成制造系統(tǒng). 2019(09)
[2]改進模擬退火算法在柔性調度中的應用[J]. 黃海松,劉凱,初光勇.  組合機床與自動化加工技術. 2018(02)
[3]含有AGV的柔性車間調度優(yōu)化研究[J]. 徐云琴,葉春明,曹磊.  計算機應用研究. 2018(11)
[4]紡織機器人的應用及發(fā)展趨勢[J]. 閻迪.  棉紡織技術. 2017(09)
[5]考慮能耗約束的并行機組批調度[J]. 李國臣,喬非,王俊凱,馬玉敏,盧凱璐.  中南大學學報(自然科學版). 2017(08)
[6]紡紗裝備的自動化、連續(xù)化、智能化和高速化[J]. 章友鶴,朱丹萍,趙樹超,趙連英.  紡織導報. 2017(06)
[7]混合流水線調度研究進展[J]. 王凌,周剛,許燁,金以慧.  化工自動化及儀表. 2011(01)
[8]應用混合蟻群算法求解并行批處理機組批與調度問題[J]. 郭乘濤,江志斌.  上海交通大學學報. 2010(08)

碩士論文
[1]基于改進蟻群算法的多AGV作業(yè)調度研究[D]. 王娜.陜西科技大學 2017
[2]離散作業(yè)車間生產調度方法研究及其系統(tǒng)開發(fā)[D]. 余鵬飛.合肥工業(yè)大學 2017
[3]兩階段混合流水車間調度問題研究[D]. 胡璐璐.吉林大學 2015



本文編號：3250156