线性恶化加工时间的混合流水车间调度问题研究

摘要

在生产流程制造业中，混合流水车间调度问题(Hybrid Flow-shop SchedulingProblem，HFSP)比较常见，此问题是实际生产调度领域问题的一种，在如今企业以生产管理、控制交付订单的时间为核心经营策略的今天，为了以最短的时间和最低的成本，利用有限的资源，制造出让客户满意的产品，HFSP的简化模型被抽象出来，以保证货物按时交付。要实现这一目标，就要合理利用优化技术以及优秀的调度方法。在传统的HFSP问题中，工件在各道工序上加工的时间是不变的，而考虑服装、纺织、钢铁制造等行业的实际情况下，受加工过程中资源本身特性的影响，工件的加工时间通常是变化的，当机器加工工件的开始时间增加时，工件的实际加工时间也不断增长，称该类混合流水车间调度问题为带有线性恶化加工时间的HFSP问题，近年来，此类问题越来越受到学者们的关注。
　　本论文围绕带有线性恶化加工时间的混合流水车间调度问题进行研究，首先，在对车间调度问题进行文献回顾的基础上，发现线性恶化加工时间问题存在于企业的实际生产中，针对该问题构造出线性恶化加工时间的模型，通过对现有混合流水车间调度模型的分析，建立带有线性恶化加工时间的HFSP描述性数学模型。其次，对HFSP问题解决方案进行归类，对各算法的优缺点进行比较分析，根据问题特点，设计了遗传算法、局部搜索遗传算法以及模拟退火遗传算法对问题进行求解，在算法的部分映射交叉中，提出将机器符变为数字再交叉的交叉方式，避免了不可行解的出现，使用MATLAB编程工具编程，对三种算法进行仿真实验后，得到结论如下:三种算法对求解线性恶化加工时间的混合流水车间调度问题都是有效的，模拟退火遗传算法相对另两种算法来说更加稳定，求得的结果更接近最优值。最后，用两个实例对三种算法验证，证明算法可以解决此类问题。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 选题背景及研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 车间调度问题研究现状

1．2．2 恶化时间研究现状

1．3 研究内容及技术路线

1．3．1 研究内容

1．3．2 技术路线

1．4 研究方法及创新点

1．4．1 研究方法

1．4．2 创新点

2 理论基础

2．1 车间调度问题研究

2．1．1 车间调度问题概述

2．1．2 车间调度问题分类

2．1．3 车间调度问题特点

2．1．4 车间调度问题研究策略和方法

2．2 遗传算法概述

2．2．1 遗传算法基本思想

2．2．2 遗传算法操作流程

2．3 模拟退火算法概述

2．3．1 模拟退火算法基本思想

2．3．2 模拟退火算法操作流程

2．3．3 模拟退火算法的特点

3 带有线性恶化加工时间的混合流水车间调度模型建立

3．1 问题描述

3．1．1 混合流水车间调度问题分析

3．1．2 恶化时间分析

3．2 数学模型的建立

3．2．1 性能指标

3．2．2 数学模型

3．3 模型特点

4 带有恶化时间的HFSP算法分析与设计

4．1 带有恶化时间的HFSP算法分析

4．2 遗传算法设计

4．3 局部搜索改进遗传算法设计

4．4 模拟退火算法改进遗传算法设计

5 系统仿真与实验结果分析

5．1 实验环境及参数设置

5．1．1 实验环境

5．1．2 参数设置

5．2 结果分析

5．3 实例验证

6 结论与展望

参考文献

附录

作者简历

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