基于混合遺傳算法的作業(yè)車間多目標優(yōu)化調(diào)度及系統(tǒng)開發(fā)研究.pdf

1、隨著生產(chǎn)和市場的全球化，21世紀的制造業(yè)正面臨著越來越激烈的全球化市場競爭，知識經(jīng)濟的時代浪潮正沖擊著企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動。要想在激烈的競爭中有立足之地，企業(yè)必須以客戶為中心，將原來的以生產(chǎn)為中心的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)為以客戶為中心的生產(chǎn)方式。為此，制造業(yè)企業(yè)必須力爭實現(xiàn)T、Q、C、S、E的全面發(fā)展，即準確的交貨時間(Time)、高質(zhì)量(Quality)、低成本(Cost)、全方位的服務(Services)、注重環(huán)境保護(Environment)，這

2、對企業(yè)管理和生產(chǎn)過程監(jiān)控的要求也越來越高。如何在激烈的市場競爭中保證生產(chǎn)的高效穩(wěn)定運行;如何統(tǒng)籌安排人力物力和現(xiàn)有的資源以實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化，是每個企業(yè)一直在探討和研究的問題。
　　生產(chǎn)調(diào)度的任務是在滿足生產(chǎn)設(shè)備和工件加工流程的前提下，根據(jù)市場的需求合理地分配和利用各種現(xiàn)有資源，完成各種生產(chǎn)指標并且盡可能優(yōu)化系統(tǒng)的各種性能，為企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟效益。生產(chǎn)調(diào)度的目的是為調(diào)度任務形成詳細的調(diào)度方案，對生產(chǎn)過程進行規(guī)劃和控制。
　

3、　本文以作業(yè)車間生產(chǎn)過程為研究對象，就大多數(shù)企業(yè)一般采用的生產(chǎn)模式下的生產(chǎn)過程建模及生產(chǎn)調(diào)度決策進行了研究。
　　首先，本文對生產(chǎn)決策及車間調(diào)度問題的現(xiàn)狀進行了闡述，并對研究相關(guān)問題的理論、方法進行了分析。
　　然后，本文針對車間調(diào)度問題的生產(chǎn)過程進行了研究，闡述了針對該問題的形式化的建模工具Petri網(wǎng)。對Petri網(wǎng)的基本理論，應用方法進行了深入研究。由于車間調(diào)度問題的復雜性，普通Petri網(wǎng)在對調(diào)度問題建模時的模型將會

4、非常復雜，這不僅使得建模困難，而且給系統(tǒng)的分析和控制造成很大障礙。針對這種問題，本文在前人的基礎(chǔ)上，引入了改進的面向?qū)ο蟮腜etri網(wǎng)模型，該模型將Petri網(wǎng)的抽象機制與面向?qū)ο蟮念悺⒗^承等概念相融合，將Petri網(wǎng)簡化為多個子網(wǎng)，大大簡化了模型的復雜程度，提高了模型的重用程度。本文在面向?qū)ο蟮腜etri網(wǎng)建模理論基礎(chǔ)上，針對一個結(jié)構(gòu)完整、較為復雜的生產(chǎn)過程進行建模。建模結(jié)果模型簡潔，為本文后續(xù)的車間調(diào)度遺傳算法優(yōu)化提供了基礎(chǔ)。

5、>　　其次，本文對現(xiàn)有遺傳算法理論進行了研究。針對現(xiàn)有遺傳算法的不足及無法求解多目標優(yōu)化的問題，提出了以Pareto排序與隨機權(quán)重排序相結(jié)合的排序方法來求解多目標問題的求解方法，并在選擇操作中應用小生境技術(shù)，同時提出了一種新的自適應的交叉操作方法。改進了遺傳算法在求解車間調(diào)度問題上的求解速度和有效性以及求解多目標問題的能力。建立了作業(yè)車間調(diào)度的基本模型，應用本文提出的混合遺傳算法對模型求解，得到了較好的優(yōu)化解。
　　進而，針對多目

6、標作業(yè)車間的調(diào)度問題，首先提出了生產(chǎn)周期——生產(chǎn)費用的雙目標調(diào)度模型。在前人生產(chǎn)費用的計算公式的基礎(chǔ)上進行了簡化，提出了更為合理的生產(chǎn)費用計算公式。應用本文提出的混合遺傳算法對雙目標優(yōu)化問題進行了求解，得到了較好的優(yōu)化解。在雙目標優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)上，建立了以生產(chǎn)周期，生產(chǎn)費用，最大拖期時間，總拖期時間為目標的多目標優(yōu)化調(diào)度模型。應用混合遺傳算法進行求解，得到了優(yōu)化解集。利用層次分析法對解集進行多目標決策排序，求得符合決策者偏好的偏好解。<

7、br>　　最后，本文研究將生產(chǎn)優(yōu)化決策的理論、方法與現(xiàn)代信息技術(shù)相結(jié)合，運用ASP.NET和SQLServer技術(shù)，實現(xiàn)了應用遺傳算法對車間調(diào)度問題的求解，并針對生產(chǎn)決策、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化決策的主要內(nèi)容，研發(fā)并實施了生產(chǎn)決策支持系統(tǒng)。
　　本文研究緊密結(jié)合生產(chǎn)型企業(yè)的發(fā)展需要，針對實際生產(chǎn)過程進行建模，并根據(jù)模型應用改進的遺傳算法求解多目標作業(yè)車間的調(diào)度問題，并得到了較為優(yōu)化的解。在此基礎(chǔ)上上研發(fā)并實施的生產(chǎn)決策支持系統(tǒng)很好的實現(xiàn)了前