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《基于仿真的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第13卷第7期計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)Vol.13No.72007年7月ComputerIntegratedManufacturingSystemsJuly2007文章編號(hào):1006-5911(2007)07-1419-09基于仿真的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)研究王國新,寧汝新,王愛民(北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛工程學(xué)院,北京100081)摘要:現(xiàn)有的調(diào)度方法無法同時(shí)達(dá)到既能建立精確的調(diào)度模型又能獲得滿意的調(diào)度結(jié)果。為此,提出了基于仿真的優(yōu)化調(diào)度方法。該方法包括試驗(yàn)設(shè)計(jì)模塊、遺傳算法模塊和仿真模型。首先由試驗(yàn)設(shè)計(jì)模塊設(shè)
2、計(jì)遺傳算法的參數(shù)值的組合方案,然后由遺傳算法采用每組參數(shù)值與仿真模型進(jìn)行反復(fù)迭代,篩選出一組最佳的調(diào)度規(guī)則序列,以及與其對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)系統(tǒng)性能指標(biāo)值。將該性能指標(biāo)值反饋到試驗(yàn)設(shè)計(jì)模塊,并選擇下一組方案重新進(jìn)行上述過程。當(dāng)所有方案試驗(yàn)完畢后,對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,確定最佳的遺傳算法參數(shù)值組合方案,以及與該方案對(duì)應(yīng)的調(diào)度結(jié)果。最后,以某研究所機(jī)加車間為例,驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞:生產(chǎn)調(diào)度;仿真優(yōu)化;遺傳算法;正交試驗(yàn)中圖分類號(hào):TH18;TP39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AProductionoptimals
3、chedulingtechnologybasedonsimulationWANGGuo2xin,NINGRu2xin,WANGAi2min(SchoolofMechanical&VehicleEngineering,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)Abstract:Currentschedulingapproachcannotconstructapreciseschedulingmodelandobtainsatisfactorysc
4、hedulingresultatthesametime.Todealwiththisproblem,anoptimalschedulingapproachbasedonsimulationoptimizationmethodologywaspresentedwhichwascomposedofthreebasicmodules:experimentdesignmodule,GeneticAlgo2rithm(GA)moduleandsimulationmodel.Firstly,acombinato
5、rialplanofparametervaluesforGAwasdesignedbytheorthogonaltest.Then,asetofoptimalschedulingrulesequencewasobtainedbyrepeatediterationofeachpa2rametervalueandsimulationmodel,thereforethecorrespondingperformanceindexvalueoftheproductionsystemwasalsoobtaine
6、d.Theperformanceindexvaluewasreturnedtoexperimentdesignmoduleandnextsetofplanwasselectedtoconductrepeatediteration.ThebestcombinatorialparametervalueforGAandtheoptimalschedulingre2sultweredefinedaftercompletingallexperimentsandcomparingtestresults.Vali
7、dityandfeasibilityofthisap2proachwereprovedbyacasestudyintheworkshopofaresearchinstitution.Keywords:productionscheduling;simulationoptimization;geneticalgorithm;orthogonaltest系統(tǒng)有序運(yùn)行、挖掘系統(tǒng)潛能的重要手段。目前有0引言關(guān)調(diào)度問題的方法很多,如基于運(yùn)籌學(xué)的方法、基于[1]調(diào)度作為生產(chǎn)管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié),是協(xié)調(diào)生產(chǎn)規(guī)則的方法、基
8、于仿真的方法和基于人工智能的方收稿日期:2006-08-09;修訂日期:2006-11-09。Received09Aug.2006;accepted09Nov.2006.基金項(xiàng)目:總裝預(yù)研資助項(xiàng)目(51458010103BQ0102);國防預(yù)研基金資助項(xiàng)目(K1301020706)。Foundationitem:ProjectsupportedbytheDe2fensePre2ResearchFoundation,China(No.51458010103BQ0102)
