單件小批車間調(diào)度與重調(diào)度的算法研究.pdf

1、單件小批生產(chǎn)是大型離散制造業(yè)中核心的生產(chǎn)模式之一，如大型船舶的制造、電廠設備的制造、化工煉油設備的制造以及汽車制造等等。這類企業(yè)絕大部分的產(chǎn)品是按訂單進行生產(chǎn)的，生產(chǎn)要求經(jīng)常更改，而且產(chǎn)品種類繁多，產(chǎn)量可能是一件或批量很少。由于大型設備和復雜工藝流程的制約，導致產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中的連續(xù)性較低，這就使得對單件小批生產(chǎn)類型調(diào)度的研究變得更為重要。
　　針對單件小批車間調(diào)度問題，在分析蟻群算法求解車間調(diào)度問題的基礎上，考慮到傳統(tǒng)蟻群算法利

2、用析取圖來描述工件加工關系給算法帶來的復雜度，提出了一種優(yōu)化的廣義蟻群算法。該算法將通過最短路徑選擇的方式求解作業(yè)車間調(diào)度問題，在綜合考慮工件和設備約束條件的前提下，將信息素機制運用到求解調(diào)度問題中。根據(jù)蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則，對公式中的參數(shù)做了研究和改進。仿真數(shù)據(jù)表明，廣義蟻群算法在有效解決單件小批車間調(diào)度問題的同時，還取得了較好的求解結果。通過與文獻中其他算法進行對比，驗證了廣義蟻群算法在計算最優(yōu)解和算法的收斂速度方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的蟻

3、群算法。
　　由于在實際生產(chǎn)環(huán)境中發(fā)生不確定的擾動事件時，系統(tǒng)缺少快速有效的重調(diào)度驅(qū)動機制，從而導致實際生產(chǎn)結果和計劃出現(xiàn)重大偏差，會給生產(chǎn)過程帶來嚴重影響的問題，提出了以重調(diào)度前后完成時間變動最小為優(yōu)化目標的重調(diào)度算法。主要針對生產(chǎn)中發(fā)生機器故障的這一擾動類型進行分析，采用部分重調(diào)度方法的事件驅(qū)動策略，結合廣義蟻群算法求解出預調(diào)度方案，雙向考慮設備和工序之間的影響，充分利用設備的空閑時間，這樣不僅有效地縮小了調(diào)度的偏差，還提高了