面向混合流水線的任務(wù)智能調(diào)度系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、作為一類勞動密集型的制造業(yè)，服裝生產(chǎn)的任務(wù)調(diào)度與控制主要依賴于生產(chǎn)管理者的知識、經(jīng)驗甚至直覺。這導(dǎo)致生產(chǎn)決策往往不是最優(yōu)并且是不可靠的。同時，隨著小批量生產(chǎn)的流行與產(chǎn)品款式的頻繁變化，單靠人工進行生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度已無法滿足當前服裝快速生產(chǎn)的要求。本文針對服裝生產(chǎn)中的任務(wù)調(diào)度要求，對生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度問題進行了分析與建模，提出了基于一類改進的離散差分進化算法的任務(wù)智能調(diào)度模型。在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了集離散事件仿真模型與任務(wù)智能調(diào)度模型于一體的生產(chǎn)調(diào)度專

2、家系統(tǒng)，為服裝敏捷制造過程中的生產(chǎn)計劃與控制提供科學(xué)的決策。本論文研究的主要貢獻和創(chuàng)新點如下：
　　 1.根據(jù)服裝混合流水線的特點對任務(wù)調(diào)度問題進行數(shù)學(xué)建模，給出了其目標函數(shù)與約束條件。針對多目標的總體評價問題，提出了效用函數(shù)用于綜合多種效用值，并給出了效用函數(shù)的定義。
　　 2.提出了利用離散事件仿真模型實現(xiàn)對混合流水線動態(tài)過程的模擬，解決了無數(shù)學(xué)方程可直接獲取混合流水線動態(tài)性能目標的難題。此外離散事件仿真模型還能為管

3、理者提供直觀的方式用于微調(diào)調(diào)度策略，為管理者手動分配任務(wù)提供一種便捷的途徑。
　　 3.提出一種基于Pareto最優(yōu)集思想的改進離散差分進化算法，該算法有效地增加了種群的多樣性，解決了傳統(tǒng)差分算法過早收斂的問題。同時，將改進的離散差分算法用于服裝生產(chǎn)中的任務(wù)調(diào)度問題。大量實驗結(jié)果表明了該算法的正確性和有效性。
　　 4.開發(fā)了一類適用于服裝企業(yè)手工制衣流水線的任務(wù)智能調(diào)度專家系統(tǒng)，給出了其程序結(jié)構(gòu)及主要模塊的實現(xiàn)過程，并