復雜生產環(huán)境下優(yōu)化調度方法研究與系統(tǒng)實現.pdf

1、隨著市場競爭的日趨激烈，每個企業(yè)都在尋求最佳的生產與運作管理方案，以提高企業(yè)的生產、經營和管理效率，從而提高企業(yè)的核心競爭優(yōu)勢。生產與運作管理的核心是作業(yè)車間調度（Job Shop Scheduling—JSP）問題能夠高效地獲得優(yōu)化解，而作業(yè)車間調度問題又是典型的NP-hard難題，因此，研究作業(yè)車間調度問題具有很大的理論意義和實際應用價值。 已有的對作業(yè)車間調度問題的研究大都存在兩個問題： 一是將生產系統(tǒng)中的各種參數

2、看做確定性的精確值，即僅將它作為一個數學問題加以處理，而實際情況是由于各種因素的影響，加工參數不是也不可能是確定性的精確值。 二是忽略了實際加工過程中各種動態(tài)狀況的出現：待加工的工件連續(xù)不斷的到來、機床設備突然損壞或被修復、工人生病請假等，在這種環(huán)境下的作業(yè)車間調度實際上是動態(tài)調度問題。 已有的作業(yè)車間調度研究往往將系統(tǒng)模型大大簡化，與實際生產狀況距離較遠，特別是不完全適合生產條件變化頻繁、工況變化大的我國制造企業(yè)。因此

3、，本論文從復雜生產環(huán)境調度控制與優(yōu)化的實際需求出發(fā)，考慮到生產環(huán)境中的不確定性、動態(tài)擾動等因素的影響，將智能方法與優(yōu)化理論相結合，采用學科交叉和學科融合手段，創(chuàng)造性研究新的調度理論和方法，并在典型的復雜生產系統(tǒng)中進行應用驗證。 為區(qū)別傳統(tǒng)的作業(yè)車間調度研究，本文將不確定、動態(tài)環(huán)境下的作業(yè)車間調度研究定義為復雜生產環(huán)境下的優(yōu)化調度研究。全文主要工作如下： （1）復雜生產環(huán)境下的優(yōu)化調度理論和方法在歸納總結已有成果基礎上，對

4、復雜生產系統(tǒng)優(yōu)化調度算法搜索的全局性、快速性和魯棒性進行了理論研究，提出了搜索進入局部極小的合理判斷準則；將模擬退火算法的概率突跳性同遺傳算法的并行搜索能力相結合，提出了一種高效的混合優(yōu)化算法——動態(tài)混合遺傳算法；采用方差分析和試驗評估的方法，提供了控制優(yōu)化參數選取的理論指導和規(guī)律性結論。 （2）不確定性環(huán)境下JSP調度的建模與分析方法研究了不確定環(huán)境下的車間調度問題，結合模糊集合論中有號距離和優(yōu)化指標β概念建立了兩種模糊JSP

5、調度模型，針對這兩類模型，采用動態(tài)混合遺傳算法進行了排序尋優(yōu)，仿真實例驗算了兩種調度模型的有效性和正確性，并對兩種模型的進行了比較；對作業(yè)調度問題中加工參數的波動對調度結果的不確定影響程度進行了深入的分析研究，提出了一種雙目標優(yōu)化概念，建立了三種判別加工參數模糊性對調度結果不確定性影響程度的定量模型，指出了不同模型的使用場合及判斷標準。 （3）動態(tài)環(huán)境下JSP重調度理論及方法研究研究了動態(tài)生產環(huán)境下作業(yè)車間調度問題的特點，對調度

6、解的魯棒性和柔性進行了研究，給出了調度解的魯棒測量的定義以及它的特性，提出了重調度概念，給出了重調度的性能測定指標，通過仿真，驗證了采用遺傳算法可以找到魯棒性和柔性都很強的調度，這種調度在機器出現故障等動態(tài)環(huán)境下經過重調度后性能優(yōu)于常規(guī)調度的結果。 （4）針對非量產模式生產特點，開發(fā)了實用性的具有生產信息管理、生產計劃自動排程、生產作業(yè)調度控制等功能的網絡協(xié)同制造系統(tǒng)E-proms，在系統(tǒng)上分別實現了基于“基于約束優(yōu)先加權值調度