【摘要】：批量流水線調(diào)度問題是指,在加工過程中,每個(gè)工件可以分割為若干小批量,每個(gè)小批量加工之后,才能傳送到下游的機(jī)器繼續(xù)加工。通過這種加工方式,能夠縮短工件的最大完工時(shí)間和機(jī)器空閑時(shí)間,加速生產(chǎn)流程,增加資源利用率,以及提高用戶滿意度。因此,該問題廣泛應(yīng)用于制造系統(tǒng)、裝配線、信息服務(wù)設(shè)施、化學(xué)、紡織、塑料和半導(dǎo)體等工業(yè)生產(chǎn)中。批量流水線調(diào)度問題有時(shí)優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù),有時(shí)優(yōu)化多個(gè)相互沖突的目標(biāo)函數(shù);有時(shí)決策變量不需要滿足額外的約束,有時(shí)需要滿足一或多個(gè)約束;有時(shí)調(diào)度問題的所有參數(shù)均為確定值,有時(shí)至少存在一個(gè)參數(shù)是不確定的。已有研究表明,含有約束的調(diào)度問題,在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi),不能得到問題的最優(yōu)解。那么,不確定約束多目標(biāo)批量流水線調(diào)度問題的求解,就更具有挑戰(zhàn)性。盡管已有多種求解批量流水線調(diào)度問題的智能優(yōu)化方法,但是,這些方法僅適用于確定的單目標(biāo)批量調(diào)度問題,還無法用于求解多目標(biāo)、多約束以及參數(shù)具有不確定的批量流水線調(diào)度問題。鑒于此,本文針對(duì)上述3大問題,構(gòu)建了多目標(biāo)批量、多目標(biāo)阻塞批量、加工時(shí)間不確定以及機(jī)器故障的多目標(biāo)阻塞批量流水線調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,提出相應(yīng)的高效進(jìn)化求解方法。具體研究內(nèi)容如下:首先,建立多目標(biāo)批量流水線調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,提出求解該問題的INSGA-II(Improved Nondominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)優(yōu)化方法。該方法主要包含如下3個(gè)方面:(1)基于NEH(Nawaz,Enscore and Ham)啟發(fā)式方法產(chǎn)生若干性能優(yōu)越的初始解,顯著提高初始種群質(zhì)量;(2)將概率分布估計(jì)算法和基于插入和交換的變異算子,分別代替?zhèn)鹘y(tǒng)的交叉和變異算子,加速算法的收斂速度;(3)當(dāng)種群的多樣性小于某一給定閾值時(shí),提出一種簡單有效的重啟策略,提高種群多樣性。其次,將阻塞約束加入到上述模型中,建立多目標(biāo)阻塞批量流水線調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型,提出求解該問題的混合人工蜂群方法。該方法主要包含如下3個(gè)方面:(1)基于MME(combination MinMax with NEH)和NEH的啟發(fā)式方法變體,產(chǎn)生多個(gè)高質(zhì)量的初始解;(2)利用非支配解信息,提出了改進(jìn)的相似工件順序交叉和相似塊交叉算子,并用于產(chǎn)生新解,提高算法的全局探測(cè)能力;(3)基于Pareto占優(yōu)的局部搜索算法,提高算法的局部能力。再次,建立加工時(shí)間不確定的多目標(biāo)阻塞批量流水線調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,提出求解該問題的進(jìn)化優(yōu)化方法。文中主要研究了如下2大問題:(1)利用區(qū)間的中點(diǎn)和半徑信息,將區(qū)間多目標(biāo)阻塞批量流水線調(diào)度問題,轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化問題;(2)采用改進(jìn)差分算子,增強(qiáng)算法的全局探測(cè)能力;采用基于理想點(diǎn)輔助的局部搜索算法,提高算法的局部開發(fā)能力。然后,建立帶機(jī)器故障的多目標(biāo)阻塞批量流水線調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,提出求解該問題的進(jìn)化優(yōu)化方法。該方法主要包含如下2個(gè)方面:(1)充分利用已有的非支配調(diào)度策略提供的信息,設(shè)計(jì)交叉算子;(2)基于機(jī)器故障特性,提出重調(diào)度策略。最后,以某太陽能公司批量電池組件生產(chǎn)為應(yīng)用對(duì)象,對(duì)實(shí)際的批量流水線調(diào)度問題進(jìn)行了分析,并將前面所提優(yōu)化理論成果應(yīng)用到該公司的生產(chǎn)中,通過仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提算法的可行性和高效性。上述研究成果不但能夠豐富和深化已有的調(diào)度理論,也能夠推動(dòng)上述理論與方法在太陽能電池組件生產(chǎn)等車間調(diào)度問題的應(yīng)用,從而直接服務(wù)于國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展。
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【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TB497
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本文編號(hào)：2258860