面對(duì)愈演愈烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),如何對(duì)印染業(yè)各部門進(jìn)行合理的協(xié)同管理調(diào)度,使印染企業(yè)能夠提高生產(chǎn)效率、增加利潤空間,是當(dāng)前印染業(yè)亟待解決的問題。印染協(xié)同管理調(diào)度是通過制定一個(gè)切實(shí)可行的調(diào)度方案,將印染生產(chǎn)流程涉及的各部門組織安排在一起,使得每個(gè)部門協(xié)同有效地完成子任務(wù),從而保證總?cè)蝿?wù)順利完成。目前,印染部門的日程安排還處于人工管理階段,訂單處理的各個(gè)流程仍需人為把控。人工制定調(diào)度方案不單費(fèi)時(shí)費(fèi)力,并且難以做到最優(yōu)。除此之外,各部門只能依靠調(diào)度人員進(jìn)行信息傳遞與任務(wù)分配,導(dǎo)致業(yè)務(wù)部門主觀能動(dòng)性低,信息時(shí)效性差、資源消耗大。調(diào)度問題屬于典型的組合優(yōu)化問題,近年來國內(nèi)外學(xué)者對(duì)這類問題已有大量的研究,但在印染業(yè)的協(xié)同管理調(diào)度方面成果較少,故對(duì)該問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)人工協(xié)同管理調(diào)度效果不佳的問題,本文首先給出了印染協(xié)同管理調(diào)度問題的定義,綜合考慮訂單與業(yè)務(wù)間遵循的約束條件,確定了協(xié)同管理調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)上述研究,本文提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的印染協(xié)同管理調(diào)度方法。在所提出的調(diào)度算法中,個(gè)體采用基于序列的編碼方式,交叉操作采用互換交叉的方式,變異操作采用逆轉(zhuǎn)變異方式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,... 

【文章來源】：東華大學(xué)上海市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
        1.1.1 印染行業(yè)背景介紹
        1.1.2 課題研究的意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 印染業(yè)調(diào)度類問題研究
        1.2.2 協(xié)同調(diào)度問題研究
        1.2.3 目前研究不足之處
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 印染協(xié)同管理調(diào)度問題描述及分析
    2.1 印染協(xié)同管理調(diào)度問題描述
        2.1.1 印染業(yè)訂單處理流程
        2.1.2 人工協(xié)同管理調(diào)度過程
        2.1.3 人工協(xié)同管理調(diào)度存在的問題
    2.2 協(xié)同管理調(diào)度問題分析
        2.2.1 協(xié)同管理調(diào)度的影響因素
        2.2.2 協(xié)同管理調(diào)度遵循的原則
        2.2.3 協(xié)同管理調(diào)度的問題定義
    2.3 本章小節(jié)
第3章 印染協(xié)同管理調(diào)度問題求解算法
    3.1 遺傳算法概述
        3.1.1 遺傳算法概念簡介
        3.1.2 遺傳算法的求解過程
    3.2 印染協(xié)同管理調(diào)度問題數(shù)學(xué)建模
        3.2.1 模型假設(shè)及符號(hào)定義
        3.2.2 約束條件及目標(biāo)函數(shù)
    3.3 基于遺傳算法的求解方法
        3.3.1 染色體編碼方式
        3.3.2 染色體解碼方式
        3.3.3 種群初始化
        3.3.4 適應(yīng)度值計(jì)算
        3.3.5 交叉
        3.3.6 變異
        3.3.7 選擇
        3.3.8 終止條件
    3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于ArtiFlow的協(xié)同管理業(yè)務(wù)流程建模
    4.1 ArtiFlow概述
        4.1.1 ArtiFlow概念簡介
        4.1.2 基于ArtiFlow構(gòu)建業(yè)務(wù)流程的優(yōu)點(diǎn)
    4.2 ArtiFlow在協(xié)同管理業(yè)務(wù)流程上的應(yīng)用
        4.2.1 服務(wù)
        4.2.2 事件
        4.2.3 數(shù)據(jù)實(shí)體
        4.2.4 ArtiFlow庫
    4.3 印染協(xié)同管理業(yè)務(wù)流程圖
    4.4 本章小結(jié)
第5章 印染協(xié)同管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)概述
    5.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
        5.2.1 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)
        5.2.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
        5.2.3 系統(tǒng)工具選擇
    5.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
    5.4 系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 登錄模塊
        5.4.2 訂單管理模塊
        5.4.3 訂單調(diào)度模塊
        5.4.4 進(jìn)度錄入與查看模塊
        5.4.5 系統(tǒng)設(shè)置模塊
    5.5 系統(tǒng)測(cè)試
        5.5.1 測(cè)試目標(biāo)與環(huán)境
        5.5.2 測(cè)試方法與內(nèi)容
        5.5.3 測(cè)試用例與測(cè)試結(jié)果
        5.5.4 測(cè)試結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法的自動(dòng)化集裝箱碼頭雙軌道吊協(xié)同調(diào)度優(yōu)化研究[J]. 黃繼偉,韓曉龍.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(09)
[2]多工作日歷下流水作業(yè)調(diào)度遺傳優(yōu)化方法[J]. 曾強(qiáng),鄧敬源,張進(jìn)春,沈玲.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(04)
[3]基于蟻群算法的多加工路線柔性車間調(diào)度問題[J]. 黃學(xué)文,張曉彤,艾亞晴.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2018(03)
[4]基于遺傳算法的多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同調(diào)度方案[J]. 陳鵬慧,蔡瓊,彭華順.  微型電腦應(yīng)用. 2016(07)
[5]基于遺傳算法的加油車和擺渡車協(xié)同調(diào)度研究[J]. 馮霞,任子云.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2016(02)
[6]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟(jì).  中國機(jī)械工程. 2015(17)
[7]可重入混合流水車間調(diào)度的拉格朗日松弛算法[J]. 周炳海,鐘臻怡.  控制理論與應(yīng)用. 2015(07)
[8]德國“工業(yè)4.0”與“中國制造2025”[J]. 賀正楚,潘紅玉.  長沙理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2015(03)
[9]中國制造業(yè)發(fā)展與“中國制造2025”規(guī)劃[J]. 郭朝先,王宏霞.  經(jīng)濟(jì)研究參考. 2015(31)
[10]中國印染行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢(shì)[J]. 李瑞萍.  染料與染色. 2015(02)



本文編號(hào)：3637253