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《智能制造系統(tǒng)車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、南京航空航天大學(xué)博士學(xué)位論文摘要車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度，是體現(xiàn)企業(yè)競爭力的一個重要方面；其研究具有重要的現(xiàn)實意義和一定的理論價值。研究工作主要內(nèi)容及創(chuàng)新點如下：⑴為滿足實際生產(chǎn)計劃與調(diào)度優(yōu)化目標的多樣性需求，提出了一種綜合優(yōu)化目標模型，實現(xiàn)了多目標、模糊目標、特殊性要求子目標等綜合目標的評價；試驗結(jié)果表明該模型合理、可行，并在后續(xù)的研究內(nèi)容中得到成功應(yīng)用。⑵為了加快迭代速度、避免早熟，提出了個體優(yōu)化群體多樣化的遺傳算法；在該算法中，提出了一種新的矩陣編碼及其對應(yīng)的遺傳算子操作方法，并給出了一種可保證群體多樣性的GA參數(shù)控制方法；試算結(jié)果顯示，該算法性能優(yōu)良。⑶為了提高全局尋優(yōu)的能力及效率
2、，整合了遺傳算法的選擇、交叉和變異算子，提出了解的覆蓋面較大的集成算子遺傳算法。該算法采用一種新的矢量編碼及對應(yīng)的算子操作方法；三個多目標FJSP試算結(jié)果，均優(yōu)于國際最新文獻和近期IEEE成員文獻的結(jié)果。⑷為了獲得求解計劃與調(diào)度集成優(yōu)化所需的快速算法，提出了一種個體粒子與群體粒子搜索經(jīng)驗的表示、學(xué)習(xí)和整合方法，并給出了算法的具體實現(xiàn)；多個標準算例試驗結(jié)果及其分析顯示，該算法計算速度較快。⑸在上述理論的基礎(chǔ)上，為某汽車變速箱企業(yè)裝配車間，建立了車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化模型；提出了一種分層搜索優(yōu)化策略和兩層內(nèi)嵌結(jié)構(gòu)的集成算子遺傳算法；給出了該車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化的具體結(jié)果；結(jié)果分
3、析表明，所給模型及其求解方法正確可行，其優(yōu)化結(jié)果遠好于生產(chǎn)實際中的結(jié)果。⑹建立了該企業(yè)軸類熱后加工工段生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化模型；提出了一種直接搜索的優(yōu)化策略，并給出了求解方法；計算結(jié)果與實際情況的比較表明，所給模型及其求解方法是合理有效的。本課題的研究，受到國家自然科學(xué)基金重大項目“支持產(chǎn)品創(chuàng)新的先進制造技術(shù)中若干基礎(chǔ)性研究”（項目編號：59990470）資助。關(guān)鍵詞：作業(yè)車間調(diào)度,計劃與調(diào)度,多目標,集成優(yōu)化,遺傳算法,粒子群優(yōu)化i智能制造系統(tǒng)車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度ABSTRACTTheshopproductionplanningandschedulingoptimizationis
4、veryimportantbecauseofitstheoreticalandpracticalsignificance.Thesubjectisstudiedinthisthesisandseveralinnovationsarepresented.Anewobjectiveestimatemodelispresentedforshopproductionplanningandscheduling.Itcandealwiththeoptimizationwithmulti-objective,uncertainobjective,andthesub-objectivedemando
5、feachjob.Anexampleofschedulingisgiven,whichprovesthismethodisfeasibleandreasonable.Inordertoacceleratetheconvergencespeedandtoavoidtheearliness,anindividualoptimizationandcolonydiversitygeneticalgorithm(IOCDGA)ispresented.InIOCDGA,anewmatrixrepresentationandthebasicmanipulationforthegeneticoper
6、atorarepresented,andthecolonyaveragedistanceandthecolonyentropyaredifined,andthecrossoverprobabilityandthemutationprobabilityarecontrolledbythecolonydiversity.Computationalresultsshowthatthealgorithmisapplicableandthenumberofiterationsisless.Forthesakeofimprovingthesearchabilityandefficiency,an
7、integratedoperatorgeneticalgorithm(IOGA)ispresented,whereanewvectorrepresentationispresented,andgeneticoperatorsareadjustedandunited.Computationalresultsarebetterthantheinternationallatestresearchresults.Thediscreteparticleswarmop
