学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于混合算法的车间作业调度问题研究

作　者: 吕涛
导　师: 李大磊；闫志华
学　校: 郑州大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 遗传算法蚁群算法柔性车间调度活动调度
分类号: TH186
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 42次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着全球经济逐步走向一体化,产品的开发设计、制造周期大大缩短,单件、多品种、小批量生产方式成为制造业的主流生产方式。这种生产方式对生产制造资源的统筹调度利用要求很高,要求生产要素能够快速响应市场需求。相关统计资料显示,生产过程中零件95%的时间处于运输、等待等非增值环节,如何有效制定生产计划,合理调配生产资源,从而减少非增值环节时间,缩短生产周期,降低成本,已经为越来越多的企业和研究机构所关注。在如今这样一个市场瞬息万变的时代,缩短生产周期快速响应市场需求显得尤为重要,这关系到企业的生存。因此如何调度生产资源,减少这部分不产生价值的时间成为许多生产性企业所面临的严峻问题。针对这一现状,本文研究了基于混合遗传算法的车间作业调度问题,通过将遗传算法和蚁群算法混合使用,构成混合算法来求解问题的最优解。该混合算法综合了两智能算法的优点,有效地避免了单独应用求解的缺陷,算法的特点是采用基于工序的编码方法,引入基于邻域搜索的变异方式;两算法的结合处,采用人为增加遗传算法得到较优解路径上初始信息素的值。本文分别以流程时间最小化、最小拖期时间为优化指标,应用混合算法对车间调度进行优化。设计了产生动态调度的解码方法,并以若干个纺织机械零件构成调度问题实例,用不同的优化指标对该问题实例进行求解,仿真计算结果表明,与单独采用遗传算法或蚂蚁算法相比,混合算法在求解车间调度问题时具有更快的求解速度和更优的全局搜索能力。在混合遗传算法的基础上,开发了一个车间作业调度原型系统,该系统初步实现了以流程时间最小化和最小拖期时间为优化指标的车间调度功能,并能将调度结果以表格和甘特图形式输出。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-11
  1.1 引言  8
  1.2 车间调度问题的研究现状及发展趋势  8-9
  1.3 课题研究背景及选题意义  9
  1.4 本文的创新点及研究主要内容  9-11
2 车间调度问题概述  11-16
  2.1 车间调度问题的概念  11
  2.2 车间调度问题分类和性能指标  11-12
    2.2.1 车间调度问题分类  11-12
    2.2.2 车间调度问题性能指标  12
  2.3 车间调度问题特点  12-13
  2.4 车间调度问题的表示方法  13-14
  2.5 车间调度问题优化方法和缺陷  14-15
  2.6 本章小结  15-16
3 遗传算法(GA)和蚁群算法原理  16-33
  3.1 遗传算法的产生发展及基本原理  16-17
  3.2 遗传算法的基本术语及应用  17-18
    3.2.1 遗传算法的基本术语  17
    3.2.2 遗传算法的应用  17-18
  3.3 遗传算法的特点  18-19
    3.3.1 遗传算法的优点  18-19
    3.3.2 遗传算法的不足之处  19
  3.4 编码问题  19-21
  3.5 遗传算子操作  21-23
    3.5.1 选择(Selection)  21
    3.5.2 交叉(Crossover)  21-23
    3.5.3 变异(mutation)  23
  3.6 遗传算法运算流程  23-25
  3.7 蚁群算法的起源及基本原理  25-26
  3.8 蚁群算法理论和应用研究现状  26-28
  3.9 蚁群系统模型  28-31
  3.10 蚁群算法特征  31-32
    3.10.1 蚁群算法的优点  31-32
    3.10.2 蚁群算法应用中的挑战及缺点  32
  3.11 本章小结  32-33
4 混合算法及其在柔性JOB-SHOP问题中应用  33-55
  4.1 混合算法的基本思想  33-34
  4.2 Job-shop调度问题的数学描述  34-36
  4.3 Job-shop问题的混合算法的参数设计  36-39
    4.3.1 编码设计  36
    4.3.2 适应度函数设计  36-37
    4.3.3 混合算法操作算子设计  37-38
    4.3.4 算法的实现过程  38-39
  4.4 应用混合算法求解柔性Job-shop调度问题  39-47
    4.4.1 编码过程  39-40
    4.4.2 解码过程  40-43
    4.4.3 产生活动调度和非活动调度的比较  43-45
    4.4.4 柔性问题中蚁群算法与遗传算法衔接  45
    4.4.5 混合算法中蚁群算法描述和节点选取  45-46
    4.4.6 混合算法求解3X5车间调度问题参数设计  46
    4.4.7 调度结果  46-47
  4.5 应用混合算法优化交货期求解5X6车间调度问题  47-54
    4.5.1 问题的描述及数学模型的建立  47-49
    4.5.2 混合算法求解总拖期调度的编码解码问题  49-50
    4.5.3 混合算法求解总拖期调度的算子操作  50-51
    4.5.4 混合算法求解总拖期最小问题的步骤  51-52
    4.5.5 混合算法参数设计  52
    4.5.6 混合算法运算结果  52-54
    4.5.7 结论分析  54
  4.6 本章小结  54-55
5 基于混合算法的柔性车间作业调度系统的设计开发  55-63
  5.1 需求分析  55
  5.2 系统开发环境  55-56
  5.3 系统结构设计与模块功能设计  56-57
  5.4 基础数据库管理模块  57-61
    5.4.1 主界面模块  57-58
    5.4.2 设备数据库  58
    5.4.3 零件信息数据库  58-59
    5.4.4 工艺数据库  59-60
    5.4.5 调度结果界面  60-61
    5.4.6 生成报表  61
  5.5 JOB SHOP系统应用实例调度结果  61-62
  5.6 JOB SHOP系统调度甘特图的生成  62
  5.7 本章小结  62-63
6 结论与展望  63-65
  6.1 结论  63
  6.2 展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
Appendix A 攻读学位期间取得的研究成果  69

基于混合算法的车间作业调度问题研究

内容摘要

全文目录

相似论文