基于混合算法的車間作業(yè)調(diào)度問題研究

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1、鄭州大學(xué)碩_卜學(xué)位論文緒論研究開發(fā)階段，卻顯示出解決實際車間調(diào)度問題的良好應(yīng)用前景。此外，最近發(fā)表的文獻(xiàn)顯示，專家學(xué)者不斷提出新的調(diào)度算法并把它們應(yīng)用于實際調(diào)度領(lǐng)域，但由于調(diào)度算法本身難免會有某些缺陷，單獨求解實際車間調(diào)度問題，會浪費大量計算時間甚至求解得出的最優(yōu)結(jié)果很可能只是問題的局部最優(yōu)解，為了縮短計算實際、避免陷入問題的局部最優(yōu)解，往往采用多種調(diào)度算法結(jié)合使用，這樣能夠?qū)崿F(xiàn)算法優(yōu)缺點互補(bǔ)更好地符合實際生產(chǎn)調(diào)度，進(jìn)而找到問題全局最優(yōu)解。1.3課題研究背景及選題意義目前，大多數(shù)制造企業(yè)都存在企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略決策和實際車間生產(chǎn)相脫節(jié)的現(xiàn)象，使制造業(yè)不能有效地協(xié)調(diào)發(fā)展，給企業(yè)帶來巨大浪費。

2、生產(chǎn)調(diào)度處于CIMS(comPuterintegratedmakingsystem，一計算機(jī)集成制造系統(tǒng))體系結(jié)構(gòu)的中間層，是控制和管理一體化的結(jié)合處，起著承上啟下的作用，一方面向上為企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略決策者提供決策依據(jù)，另一方面向下安排生產(chǎn)加工任務(wù)，指導(dǎo)監(jiān)督控制層的運作。因此，有效合理的生產(chǎn)調(diào)度方法結(jié)合車間生產(chǎn)計劃能夠消除企業(yè)管理和控制相脫節(jié)這一現(xiàn)象，能夠加深企業(yè)對生產(chǎn)過程機(jī)制及關(guān)鍵數(shù)據(jù)的理解，提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，進(jìn)而降低生產(chǎn)占用的庫存費用。另外，根據(jù)美國Ingersoll銑床公司對傳統(tǒng)的制造工廠從原材料進(jìn)廠到產(chǎn)品出廠的制造過程的分析，結(jié)果表明，對一個機(jī)械零件來說，只有5%的時間是在機(jī)床

3、上加工;95%的時間零件都在不同的地方和不同的機(jī)床之間運輸或者等待。這在很大程度上影響車間生產(chǎn)制造的成本和效率，減少這95%的浪費時間，是提高制造生產(chǎn)率、實現(xiàn)快速交貨、降低生產(chǎn)成本的重要方向，而優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度是減少這部分時間的主要手段。所以，車間生產(chǎn)調(diào)度具有非常重要的研究價值。由于生產(chǎn)調(diào)度具有建模復(fù)雜性、動態(tài)隨機(jī)性、多約束性、多目標(biāo)性、計算復(fù)雜性等特點，所以，車間生產(chǎn)調(diào)度是NPH盯d完全問題，應(yīng)用常規(guī)算法很難得到最優(yōu)解。越來越多的專家學(xué)者對智能優(yōu)化算法研究發(fā)現(xiàn)，智能優(yōu)化算法在解決車間調(diào)度NPHard問題時能得到比其他算法較優(yōu)的優(yōu)化結(jié)果。其宏觀、隨機(jī)搜索最優(yōu)解的性能明顯要好于其他傳統(tǒng)優(yōu)化

4、算法。因此，對智能優(yōu)化算法在車間生產(chǎn)調(diào)度上的應(yīng)用研究具有很重要的理論和使用價值ls]。1.4本文的創(chuàng)新點及研究主要內(nèi)容本文研究的主要內(nèi)容是車間生產(chǎn)調(diào)度問題，傳統(tǒng)中的車間調(diào)度多為有固定工藝路線的車間調(diào)度，這嚴(yán)重影響設(shè)備利用率、生產(chǎn)效率等指標(biāo)。一般工藝人員在做工藝路線時，對于每一個零件的每道工序都可以在不同設(shè)備上加工，具體給一道工序分配那個加工資源，一般都是工藝人員根據(jù)經(jīng)驗而定，所以不同工藝人員做的工藝路線往往不相同。本論文為了得到更優(yōu)的工藝路線，為了體現(xiàn)工藝路線靈活性，在做工藝路線鄭州人學(xué)碩!一學(xué)位論文1緒論時可以為工件安排多條工藝路線，然后在調(diào)度時進(jìn)行優(yōu)化選擇最優(yōu)的，Nasr[’]等

5、的研究表明為工件制定多條工藝路線，然后用算法搜索其中最優(yōu)的工藝路線，能有效地提高生產(chǎn)率。因此本論文主要解決多資源、多目標(biāo)車間生產(chǎn)調(diào)度問題。由于調(diào)度理論研究與實際運用之間有巨大的差距，以后的研究會進(jìn)一步注重實際運用，深入實際，找出車間管理與調(diào)度諸多因素的內(nèi)部關(guān)系，建立最能反映生產(chǎn)需要的調(diào)度模型;研究車間計劃與車間調(diào)度之間的關(guān)系，建立計劃與調(diào)度的集成模型，從整體進(jìn)行優(yōu)化研究;進(jìn)一步研究先進(jìn)制造系統(tǒng)模式，探索開發(fā)快速適用的智能調(diào)度算法。為了更好接近實際，體現(xiàn)智能調(diào)度算法求解車間調(diào)度的威力，本論文使用遺傳算法和蟻群算法相結(jié)合使用，并結(jié)合車間生產(chǎn)計劃來進(jìn)行車間調(diào)度優(yōu)化，優(yōu)化指標(biāo)為生產(chǎn)周期、最小

6、延遲交貨期。論文的創(chuàng)新點和主要工作如下:1、提出一種更高效的混合算法。該算法將遺傳算法的全局搜索優(yōu)勢和蟻群算法的局部最優(yōu)解搜索能力相結(jié)合，既具有遺傳算法強(qiáng)大的宏觀隨機(jī)搜索能力，同時又利用了蟻群算法的局部搜索能力，不但避免算法陷入局部最優(yōu)解，而且擴(kuò)大了隨機(jī)搜索空間加快算法收斂速度。2、分別以最短加工流程時間和總延遲交貨時間最短為優(yōu)化指標(biāo)，研究了車間作業(yè)調(diào)度問題，并利用混合算法對調(diào)度問題進(jìn)行優(yōu)化。3、應(yīng)用Visualbasie2005面向?qū)ο箝_發(fā)工具、以Sqlserver2000為數(shù)據(jù)庫平臺，開發(fā)出基于混合算法的車間作業(yè)調(diào)度原型系統(tǒng)。鄭州大學(xué)了吹l一學(xué)位論文2車間調(diào)度問題概述2車間調(diào)度問

7、題概述2.1車間調(diào)度問題的概念自從1945年，Johnson對兩臺機(jī)床的F10wshop型調(diào)度問題進(jìn)行了研究，發(fā)表第一篇關(guān)于流水車間調(diào)度問題的文章ls]以來，人們對車間調(diào)度開始了廣泛的理論研究，發(fā)表了近20000篇車間調(diào)度方面的文獻(xiàn)，其中有八篇是專著。在理論研究中，車間作業(yè)調(diào)度問題常被稱為排序、資源分配或者組合優(yōu)化問題?？偟膩碚f，車間調(diào)度問題就是在特定時間內(nèi)合理配置車間的有限資源，以滿足特定目標(biāo)的要求。從數(shù)學(xué)規(guī)劃的角度看，車間調(diào)度問題可以表示為在一組等式和