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铝型材生产线调度问题研究
作 者: 熊世成
导 师: 熊红云
学 校: 中南大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 生产调度 铝型材生产线 粒子群算法 Q学习算法 动态调度
分类号: TP278
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 32次
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内容摘要
生产调度问题一直是近年来的研究热点,生产调度效率的提高有利于制造业整体水平的提升。本文将以南平铝厂的铝型材电泳生产线调度问题为研究背景,致力于解决该生产线的生产调度优化问题。论文首先对生产调度问题进行了定义和分类,综述了生产调度问题的研究现状与研究方法。针对南平铝厂的铝型材电泳生产线的实际生产状况,依据生产流程特点与各类约束条件,将该生产线归结为一类特殊的混合流水调度问题,并建立了该生产线的数学模型。提出了一种改进的粒子群算法,并将其应用于该生产线的静态调度问题的研究中。仿真实验结果证实了改进后的算法优于基本粒子群算法。在考虑生产线实际生产过程中的动态随机特性与吊机的运力限制的约束条件下,对该生产线的动态调度问题的研究进行了研究。提出了基于Q学习算法的铝型材生产线调度算法。将几条代表性规则作为Q学习算法的行为,实现了Q学习算法与规则调度的结合。采用基于滚动窗口机制的动态调度方法,实现了基于Q学习算法的铝型材生产线的动态调度。将该算法与粒子群算法、规则调度方法进行了仿真比较,比较结果表明,Q学习算法能在不同的系统状态下,选择不同的调度规则,使得调度效果最优,并且不需要建立精确的数学模型,实时性好,总体上来说优于其他几种调度算法。本文对铝型材生产线静态调度问题的研究可以为实际生产中作业调度提供很好的借鉴。对动态调度问题的研究为今后调度系统的实用化开发提供了指导。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-8 第一章 绪论 8-22 1.1 引言 8-9 1.2 生产调度问题的定义及其分类 9-10 1.2.1 生产调度问题的定义 9 1.2.2 生产调度的分类 9-10 1.3 生产调度问题的研究现状 10-20 1.3.1 传统方法 12-14 1.3.2 基于人工智能的方法 14-16 1.3.3 基于计算智能的方法 16-19 1.3.4 基于强化学习的方法 19-20 1.4 选题背景与意义 20-21 1.5 本文的研究内容及结构安排 21-22 第二章 铝型材生产线调度问题模型 22-32 2.1 铝型材生产线介绍 22-24 2.1.1 生产线布局 22-23 2.1.2 铝材生产线控制系统的结构 23-24 2.2 合流水调度问题描述 24-27 2.2.1 混合流水调度问题定义 24-25 2.2.2 混合流水调度问题数学模型 25-27 2.3 铝材生产线调度问题模型确立 27-30 2.4 小结 30-32 第三章 基于粒子群优化算法的铝型材生产线静态调度 32-47 3.1 粒子群优化算法概述 32-37 3.1.1 粒子群算法起源 32-33 3.1.2 粒子群算法数学原理 33-34 3.1.3 粒子群算法的编码 34-35 3.1.4 PSO主要参数介绍 35-36 3.1.5 粒子群算法的算法流程 36-37 3.2 基于PSO的调度算法设计 37-42 3.2.1 编码方法 38-39 3.2.2 解码方法 39-40 3.2.3 初始粒子种群的生成 40-41 3.2.4 主要设置参数 41 3.2.5 适应值函数的构造 41-42 3.3 仿真实验与分析 42-46 3.4 小结 46-47 第四章 基于Q学习的铝型材生产线动态调度 47-71 4.1 吊机调度的作用 47-48 4.2 基于固定优先级的吊机动态调度 48-50 4.2.1 优先级调度的思想 48 4.2.2 基于优先级调度的实现 48-50 4.2.3 固定优先级调度的优点与缺陷 50 4.3 基于启发规则的调度算法设计 50-52 4.4 基于强化学习的吊机动态调度 52-66 4.4.1 强化学习简介 52-57 4.4.2 Q学习算法概述 57-60 4.4.3 基于Q学习吊机调度算法设计 60-64 4.4.4 吊机动态调度的实现 64-66 4.5 仿真实验与分析 66-70 4.6 小结 70-71 第五章 总结与展望 71-73 5.1 总结 71 5.2 展望 71-73 参考文献 73-80 致谢 80-81 攻读硕士期间科研论文完成情况 81
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动生产作业线
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