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《制造車間生產(chǎn)調(diào)度及其算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、武漢理工大學碩士學位論文制造車間生產(chǎn)調(diào)度及其算法研究姓名：原進凱申請學位級別：碩士專業(yè)：機械制造及其自動化指導教師：吳波20080501武漢理T大學碩士學位論文摘要隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展，市場競爭日趨激烈，多品種、多工序和小批量的情況已成了現(xiàn)代制造業(yè)的主要生產(chǎn)特點，因此，就要求制造企業(yè)能夠合理安排工序，高效地利用資源，減少工期，降低生產(chǎn)成本。有效的生產(chǎn)調(diào)度方法和優(yōu)化技術的研究和應用是實現(xiàn)先進制造和提高生產(chǎn)效益的基礎和關鍵。車間調(diào)度問題越來越受到人們的關注。作業(yè)車間調(diào)度問題屬于NP-hard問題，是典型優(yōu)化問題中最難求解的問題。遺傳算法是通過選擇、交換和變異等
2、操作使群體進化來進行全局優(yōu)化搜索的，雖然它具有具有通用性的一面，但單純的遺傳算法在實際工程應用中常會存在不成熟的過早收斂。為了克服遺傳算法在實際工程優(yōu)化計算中出現(xiàn)的早熟收斂問題，以提高遺傳算法的全局搜索能力，本文試圖將遺傳算法和免疫算法相結(jié)合，免疫遺傳算法可以有選擇、有目的地利用待求解問題中的一些特征信息來保持個體的多樣性，避免早熟收斂和提高求解最優(yōu)解的收斂速度。用改進的免疫遺傳算法來求解作業(yè)車間調(diào)度問題。首先，對本論文的研究背景和意義進行了概述。研究了現(xiàn)代制造車間生產(chǎn)的現(xiàn)狀和特點，以及目前所存在的突出問題，并在此基礎上對遺傳算法和免疫算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)
3、展趨勢進行了探討。其次，對制造車間生產(chǎn)調(diào)度的相關問題和理論進行了較為詳盡的闡述，對相關的調(diào)度算法進行了初步探討。然后，本文對經(jīng)典遺傳算法和免疫算法，以及兩者的有機結(jié)合進行了研究和探討。對兩種算法的原理和設計進行了研究，對一些關鍵的參數(shù)和算子提出了改進方案；重點對兩種算法的結(jié)合和結(jié)合后的優(yōu)化進行了探討，并設計了適合于本文調(diào)度實例的改進免疫遺傳算法。最后，本文對改進免疫遺傳算法的應用進行了研究。通過測試Benchmarks算例，數(shù)值實驗表明算法收斂速度快，仿真結(jié)果較好；將免疫遺傳算法(ImmuneGeneticAlgorithm，IGA)植入實際調(diào)度系統(tǒng)，求
4、解了浙江某制造企業(yè)的一個簡化生產(chǎn)車問調(diào)度實例，調(diào)度結(jié)果比較理想，達到了預期的效果，從而驗證了本文提出算法的有效性和快速性。關鍵詞：作業(yè)車間調(diào)度，遺傳算法，免疫算法，免疫遺傳算法ABSTRACT、Mtheconomicofmarketdevelopment，thecharacteristicsofmulti·species，multi-processandsmallquantityhasbecomethefocalpointofthemarketwhichmanufactOrVracingtocontr01．Therefore，manufactureent
5、erprisesshouldbeaskedtorangresequencesrationally,takeadvantageofresourceefficiently,shortentimelimitfbraprojectandreducethecostofproducing．Theresearchandapplicationofefiectiveproductionschedulingmethodsandoptimizationtechniquesarethekeyelementstoimplementmodemmanufactureandpromot
6、eproductionefficiency·AndpeoplepaidmoreattentiontotheJobShopProblem(JSP)moreandmore·JSPbelongingtoNP．hardproblemisthehardestsolvingprobleminclassicoptimizationproblem·．GeneticAlgorithm(GA)isaglobalsearchalgorithmbychoosing，crossoVefandmutationoperationstooperatethepopulation．Alth
7、oughitisacommonalgorithm，thesingleGAwhichisappliedinrealprojectcanresultintheproblemofearlyconvergence．fosolvethismatterandimprovetheabilityofglobalsearch，GAandlmmuneAlgorithm(ta)arecombinedtogetherinthispaper·ImmuneGenetic～gorithm(IGA)canusethefeatureinformationselectivelyandpur
8、posefullytomaintainthediversityofindivid
