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《基于改進遺傳算法的混合車間調度問題研究1.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、蘭州理工大學碩士學位論文基于改進遺傳算法的混合車間調度問題研究姓名：馮亞崗申請學位級別：碩士專業(yè)：機械制造及其自動化指導教師：芮執(zhí)元;劉軍20090420碩}j學位論文摘要并行工程(concurrentengineering，CE)、敏捷制造(agilemanufacture．ing，AM)、虛擬制造(virtuaImanufacturing，VM)，網(wǎng)絡化制造(netmanufacturing，NM)等作為現(xiàn)代化企業(yè)主導的先進制造模式，其目的是要以最低的成本制造出顧客滿意的產(chǎn)品。在這些制造模式下如何運用有限的資源，降
2、低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，縮短產(chǎn)品的制造周期，保證按時交貨，提高企業(yè)信譽，贏得更多客戶，合理的調度方法與優(yōu)化技術成為制約以上目標實現(xiàn)的關鍵因素，因而車間調度問題也越來越受到學者們的關注。遺傳算法(GeneticAlgoirthm，GA)是一類借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機搜索算法，因其對優(yōu)化模型的依耐性不強、求解問題的簡單性和魯棒性等特點被廣泛應用于制造業(yè)的各個領域。本文在對遺傳算法進行改進的基礎上，圍繞混合車間的調度問題進行了研究。本文主要作了如下工作：文章回顧和總結了車間生產(chǎn)調度問題發(fā)展的概況，以遺傳算法為線索，以
3、制造系統(tǒng)調度問題及其相關問題為背景，闡述了遺傳算法調度問題及其相關問題的數(shù)學模型：首先針對JIT作業(yè)車間多種工藝路線的工件調度問題，考慮到生產(chǎn)過程中受許多因素的影響，采用多目標分層協(xié)調策略，建立了柔性多目標函數(shù)模型，在混合遺傳算法與拉格朗日松弛算法結合的基礎上，提出一種混合改進算法，利用遺傳算法更新拉格朗日乘子得到問題的最優(yōu)解，仿真實例驗證了該模型與求解方法是現(xiàn)實可行的；其次針對具有多種工藝路線的混合柔性流水車間最小完工時間問題，結合生產(chǎn)工藝計劃與車間調度系統(tǒng)的集成原理，建立了目標模型，通過將簡單遺傳算法加以改進，對算
4、法進行研究，把改進后的遺傳算法(SGA)和模擬退火算法(SA)有機結合，優(yōu)化了算法的融合機制和互補結構，形成了較為高效的混合優(yōu)化算法，使問題得到求解，給出具體算例，驗證算法的有效性和先進性。另外結合面向對象的方法，基于組件和線程技術，設計了一個應用于實際生產(chǎn)的優(yōu)化調度系統(tǒng)模塊，介紹了調度系統(tǒng)基于多層次B／S結構的系統(tǒng)結構，并對系統(tǒng)的業(yè)務邏輯作了詳細闡述，說明了生產(chǎn)調度管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫開發(fā)過程：本文最后對下一步基于改進遺傳算法的混合車間生產(chǎn)調度問題將要進行的工作進行了展望。關鍵詞：柔性：車間調度：JIT：遺傳算法：模擬退
5、火Abstractconcurrentengineering，agilenetwork-basedmanufacturingasamanufacturing，Virtualmanufacturing，modernbusinesssuchasadvancedmanufacturingmodel，theaimistoproducethe10westcostproductofcustomersatlstactlon．Inthesemanufacturingmodelofhowtouseourlim“edresources．1
6、0werproductioncosts，reducethemanufacturingcycletoensureon．timedelivery，improVecredibility，winmorecustomers，areasonablemethodofschedulingconstraintsandoptimizationtechnologytoachievetheseobiectiveskeyfactors，whichshopschedulingproblemsaremoreandmoreattentionbvsch
7、olars．GeneticAlgorithm(GeneticAlgoirthm，GA)isakindoflearnfrombiologicalnaturalselectionandnaturalgeneticmechanismsofrandomsearchalgorithm，whichaccordingtotheoptimizationmodelofpatienceisnotstrong，tosolvetheproblemofsimplicityandrobustnessofthecharacteristicsofwi
8、delvusedinallareaso士manu士acturlng．Inthispaper，geneticalgorithmonthebasisoflmproVementsaroundtheissueofmixedshopschedulingisstudied．Inthispaper，thefollowingwork：Theart
