混合型生产过程建模与调度方法研究

摘要

车间生产调度是企业实现高效管理和更多利润的有效途径,一直以来都是计算机集成制造系统以及管理科学的研究热点和难点。混合型生产过程兼有连续型和离散型生产方式的特点且是多目标优化问题,日益成为企业组织生产方式的主流。而粒子群优化算法因其计算简单、容易理解且需要调整参数较少等特点从而非常适合于求解多目标优化问题。
　　 本文以混合型生产调度问题为研究对象,对其展开调度建模和求解方法的研究。在介绍混合型生产过程特点的基础上,分析其约束条件,综合考虑调度的多个目标函数,建立混合型生产调度问题的数学模型。因其具有多目标优化特点,因此针对多目标优化问题的复杂性,阐述该研究领域的相关概念,综述求解多目标优化问题的多种算法,重点讨论多种进化算法的优缺点,并展望其研究趋势。
　　 据此本文研究了基于改进PSO的多目标优化调度问题。在研究粒子群优化算法及其在多目标优化领域的研究现状和技术难点的基础上,提出了一种求解多目标优化的改进PSO算法:采取外部种群策略保存最优解、基于拥挤距离选取全局最优值并根据支配关系更新个体极值、采用动态自适应惯性权重和自适应种群规模调整策略保持种群多样性。通过测试函数仿真验证了该算法有更快的收敛性、更广的分布性和更短的运算时间。最后运用改进PSO算法求解多目标铜卷加工生产调度问题,详细阐述了粒子编码、解码及排产的实现过程和方法,并通过实例验证分析了该调度方法的有效性。

目录

文摘

英文文摘

致谢

论文说明:图表目录

第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 课题目前国内外研究现状

1.2.1 生产调度概念

1.2.2 生产调度建模的研究现状

1.2.3 生产调度算法的研究现状

1.3 本文主要研究工作及结构安排

第二章 混合型生产调度建模研究

2.1 混合型生产过程描述

2.1.1 混合型生产的特点

2.1.2 混合型生产调度方法的研究

2.1.3 存在的问题及解决途径

2.2 混合型生产过程分析

2.2.1 连续生产单元分析

2.2.2 缓冲区分析

2.2.3 混合型生产过程整体离散化分析

2.3 混合型生产数学模型建立

2.3.1 建模原则与要求

2.3.2 连续生产单元的建模

2.3.3 混合型生产整体建模

2.4 本章小结

第三章 多目标优化问题研究

3.1 多目标优化问题描述

3.2 多目标优化研究历程

3.3 多目标优化算法

3.3.1 古典的多目标优化方法

3.3.2 基于进化算法的多目标优化方法

3.3.3 基于协同进化的多目标优化方法

3.3.4 基于人工免疫系统的多目标优化方法

3.3.5 基于分布估计的多目标优化方法

3.3.6 基于粒子群的多目标优化方法

3.4 多目标优化的研究趋势

3.4.1 新型占优机制研究

3.4.2 高维多目标优化的研究

3.4.3 动态多目标优化的研究

3.4.4 多目标优化测试问题的研究

3.5 多目标优化算法的设计目标

3.6 本章小结

第四章 基于改进PSO的多目标优化调度研究

4.1 粒子群算法

4.1.1 原始粒子群算法

4.1.2 标准粒子群优化算法

4.1.3 粒子群多目标优化

4.2 改进PSO的多目标优化方法研究

4.2.1 Pareto最优解集——外部种群的更新

4.2.2 最优值更新策略

4.2.3 种群多样性保持策略

4.3 基于自适应的改进PSO的多目标调度算法流程及步骤

4.4 算例验证

4.4.1 测试函数及仿真结果

4.4.2 算法评价方法

4.4.3 实验结果与分析

4.5 本章小结

第五章 改进PSO算法在多目标铜卷加工生产调度中的应用研究

5.1 线材行业生产特点

5.1.1 企业生产特点

5.1.2 线材行业生产工艺过程

5.2 多目标铜卷加工生产调度流程

5.2.1 生产模型及模型的输入数据

5.2.2 粒子编码与解码

5.2.3 最优解集的生成

5.3 仿真结果及分析

5.3.1 仿真结果

5.3.2 结果分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目