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基于混合GA的动态排程问题研究

作 者: 韩贵蓉
导 师: 陈呈频;兰秀菊
学 校: 浙江工业大学
专 业: 机械制造及其自动化
关键词: 装配流水线 订单排程 广义指派问题 瓶颈指派问题 混合遗传算法
分类号: TH163
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 49次
引 用: 0次
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内容摘要


本文以装配流水线企业的订单排序、插单等问题为研究对象,重点是对订单的选择排序及排产问题进行研究,寻求将订单分配到各条装配流水线,达到生产资源的最优配置。文中分别以所耗总资源最少和资源分配最均衡为目标建立了两种订单排产问题的模型,设计了求解该模型的混合遗传算法策略,并结合深圳市某电子厂SMT装配流水线提出的生产排程问题,以MATLAB7.0为计算平台,求解获得了该排产问题的最优解。通过制定最优的订单排程计划,缩短交货期,提高流水线的利用率,增强企业的竞争力。第一章以装配流水线型企业为研究对象,分析了排程问题的特点及其三个子过程,深入研究了排程问题的国内外研究现状。在此基础上,阐明了论文研究目的、意义和论文的总体结构。第二章以排程问题的第一过程订单选择和第二个过程插单重排为主要研究内容。分析并建立了订单排序及插单重排的流程,提出了基于层次分析法(AHP)的订单优先级排序方法。第三章本文的研究重点,也是排程问题的第三步——订单排产。在订单排序选择的基础上,研究了典型排产问题,并建立了针对流水线订单排产问题的广义指派问题(CAP)和瓶颈指派问题(BAP)的模型。第四章首先研究了遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)算法,讨论了两种主要算法的优点及其存在的缺陷,设计了混合遗传算法来求解第三章所建立的GAP和BAP模型。第五章结合深圳市某公司的SMT生产流水线的排程问题,在订单选择的基础上,以MATLAB7.0作为程序开发平台,利用混合遗传算法求解获得最优排程方案。第六章对全文进行了总结,提出了论文的主要研究成果和不足之处,并对下一步的研究工作进行了展望。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第1章 绪论  12-22
  1.1 引言  12
  1.2 论文的选题背景  12-13
  1.3 生产排程问题概述  13-19
    1.3.1 生产排程的基本问题  13
    1.3.2 生产排程的三个子过程  13-15
    1.3.3 排程问题的国内外研究现状  15-16
    1.3.4 排程问题的算法研究  16-19
  1.4 论文研究工作的目的和内容  19-20
    1.4.1 论文研究的目的和意义  19
    1.4.2 论文的主要研究内容  19-20
    1.4.3 论文结构  20
  1.5 本章小结  20-22
第2章 订单选择的排序策略研究  22-32
  2.1 引言  22
  2.2 订单选择  22-23
    2.2.1 问题的提出  22-23
    2.2.2 订单选择的思路  23
  2.3 订单优先权决策  23-27
    2.3.1 订单优先权决策的影响因素  23-24
    2.3.2 订单优先权决策的方法研究  24-25
    2.3.3 订单优先权决策实例  25-27
  2.4 插单重排序  27-30
    2.4.1 插单问题的提出  28
    2.4.2 插单的框架模型  28-29
    2.4.3 待插订单的优先级  29-30
    2.4.4 插单的处理逻辑  30
  2.5 本章小结  30-32
第3章 订单排产问题与指派问题模型  32-42
  3.1 引言  32
  3.2 排序问题的分类  32-35
    3.2.1 排序问题的概述  32-33
    3.2.2 Flowshop问题简介  33
    3.2.3 Jobshop问题简介  33
    3.2.4 标准指派问题(AP)简介  33-35
  3.3 建立广义指派问题(GAP)模型  35-37
    3.3.1 问题描述  35
    3.3.2 变量定义  35-36
    3.3.3 模型建立  36-37
  3.4 建立瓶颈指派问题(BAP)模型  37-39
    3.4.1 问题描述  37-38
    3.4.2 变量定义  38
    3.4.3 模型建立  38-39
  3.5 问题的转换  39-41
  3.6 本章小结  41-42
第4章 求解AP问题的混合遗传算法策略的设计  42-62
  4.1 引言  42
  4.2 遗传算法原理和基本流程  42-48
    4.2.1 遗传算法的产生和发展  42-43
    4.2.2 遗传算法的基本原理  43-48
  4.3 遗传算法的特点  48-49
    4.3.1 遗传算法的相对优越性  48
    4.3.2 遗传算法的缺陷  48-49
  4.4 禁忌搜索算法的原理和基本流程  49-52
    4.4.1 禁忌搜索算法的算法流程  49-52
    4.4.2 禁忌搜索算法的缺陷  52
  4.5 遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略  52-56
    4.5.1 遗传算法的改进  53-54
    4.5.2 混合遗传算法的流程设计  54-55
    4.5.3 混合遗传算法的操作技术  55-56
  4.6 数值实例  56-61
    4.6.1 用混合遗传算法求解Shubert函数的最小值  57-60
    4.6.2 用简单遗传算法求解Shubert函数的最小值  60-61
  4.7 本章小结  61-62
第5章 订单排产实例分析  62-82
  5.1 引言  62
  5.2 实例描述  62-64
    5.2.1 公司背景  62-63
    5.2.2 问题的提出  63-64
  5.3 订单选择排序  64-67
  5.4 订单排产的算法流程  67-69
    5.4.1 M文件编程  68-69
    5.4.2 输入数据和输出结果  69
  5.5 订单排产的模型求解  69-78
    5.5.1 计算平台  69-70
    5.5.2 问题描述  70-72
    5.5.3 算法应用—BAP的求解  72-75
    5.5.4 运算结果  75-77
    5.5.5 算法应用—GAP的求解  77-78
  5.6 问题的扩展  78-81
  5.7 本章小结  81-82
第6章 结论与展望  82-84
  6.1 论文总结  82
  6.2 论文展望  82-84
参考文献  84-88
附录  88-92
致谢  92-93
攻读学位期间发表的学术论文  93

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