基于群智能優(yōu)化算法的硫化車間多目標調(diào)度問題的研究.pdf

1、輪胎制造行業(yè)是一個生產(chǎn)規(guī)模較大，資源和勞動力密集的行業(yè)，良好的生產(chǎn)計劃的制定對企業(yè)的生產(chǎn)過程和實際收益具有重大的意義。我國輪胎生產(chǎn)行業(yè)普遍面臨生產(chǎn)計劃主要靠人工制定，不同人員制定計劃執(zhí)行效率差別較大和針對大批量輪胎生產(chǎn)效率低下等困境，因此提高企業(yè)調(diào)度計劃制定水平是輪胎制造業(yè)亟待解決的問題。
　　在輪胎生產(chǎn)中，硫化工序作為瓶頸工序，其調(diào)度計劃制定好壞直接影響整個輪胎生產(chǎn)流程的效率，因此本文主要研究硫化車間中的生產(chǎn)調(diào)度問題。
　

2、　本文首先研究了企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度的總體情況，生產(chǎn)調(diào)度中的各種分類，對每種調(diào)度分類的定義和特點以及調(diào)度問題的復雜性做了詳細的介紹。
　　其次，深入研究了蟻群算法和粒子群算法，對兩種算法的來源、發(fā)展情況做出了詳細的介紹，分析了兩種算法的特點以及各自的優(yōu)缺點。研究了兩種算法的發(fā)展情況，以及當前的研究現(xiàn)狀，介紹了兩種算法在各領(lǐng)域的應用情況。
　　再次，本文根據(jù)硫化車間單工序并行機等特點提出了一種粒子群和蟻群主從級相結(jié)合的混合優(yōu)化算法，主

3、級利用粒子群算法進行輪胎加工機器的分配，次級利用蟻群算法結(jié)合啟發(fā)式方法根據(jù)目標函數(shù)求出每臺機器上輪胎加工次序，從而得到總體的調(diào)度計劃。
　　然后，根據(jù)硫化車間真實的生產(chǎn)情況，如各種約束條件和企業(yè)利益最大化以及成本最小等多目標，提出并建立了硫化車間的數(shù)學模型。利用提出的粒子群蟻群混合優(yōu)化算法解決了硫化車間中的靜態(tài)調(diào)度問題，仿真結(jié)果顯示該算法較單純的粒子群算法和蟻群算法更具有優(yōu)勢。
　　最后，針對硫化車間中的動態(tài)調(diào)度問題，分析了