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文檔簡介
1、當(dāng)今市場競爭日益激烈,消費個性化、需求多樣化使得多品種小批量成為企業(yè)生產(chǎn)的新趨勢,因此高效的車間調(diào)度對生產(chǎn)制造企業(yè)顯得尤為重要,也是提高企業(yè)競爭力的關(guān)鍵因素。作業(yè)車間調(diào)度(Job Shop Scheduling,JSP)是實際調(diào)度問題的簡化,現(xiàn)實制造系統(tǒng)的調(diào)度問題通常還具有多工藝和多批量的特點。由于作業(yè)車間調(diào)度是NP-hard問題,多工藝路線作業(yè)車間批量調(diào)度問題大大增加了問題的復(fù)雜性,對該問題的研究具有重要的理論意義和實用價值。
2、 首先,本文介紹了課題的來源、目的和意義,論述了作業(yè)車間調(diào)度問題、多工藝路線作業(yè)車間批量調(diào)度的研究現(xiàn)狀,以及車間調(diào)度問題的發(fā)展趨勢。
然后,研究了多工藝路線作業(yè)車間調(diào)度問題,構(gòu)建了多工藝路線JSP問題的數(shù)學(xué)集成模型。基于廣義粒子群優(yōu)化模型,構(gòu)造了一種求解多工藝路線JSP問題的廣義粒子群優(yōu)化算法(GPSO)。在該算法中,利用遺傳算法(GA)中的交叉操作作為粒子間的信息交換策略,遺傳算法中的變異操作則作為粒子的隨機搜索策
3、略,而粒子的局部搜索策略則采用禁忌搜索(TS)來實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明,該算法可有效地求解多工藝路線JSP問題。
接著,研究了多工藝路線作業(yè)車間批量調(diào)度問題。采用等量分批的策略,同時引入平行移動的方法,使其與等量分批結(jié)合起來,從而達到有效優(yōu)化生產(chǎn)周期的目的?;贕PSO算法,采用一種有效初始化方法,使得粒子編碼能產(chǎn)生較優(yōu)的初始解。針對多工藝路線批量調(diào)度問題,設(shè)計了一種新的交叉方法。通過對具體實例的仿真測試,研究批次變化對多工藝
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