首页> 正文

基于经济分析和蚁群算法的多目标Job-shop调度问题研究

2020-12-08阅读(906)

基于经济分析和蚁群算法的多目标Job-shop调度问题研究

论文摘要

实现先进的生产管理已成为众多企业的迫切需求。科学地制定生产调度方案,对于控制车间在制品库存,提高产品交货期满足率,缩短产品供货周期和提高企业生产率起着至关重要的作用。在生产调度问题中,由于Job-shop调度问题所具有的一般性、复杂性、实用性和可推广性,从发展的眼光看,研究Job-shop调度问题,具有重要的理论和生产实际意义。随着制造业的飞速发展和生产技术的不断提高,Job-shop调度问题内部结构间的关系越来越复杂,面临的不确定性越来越大。使得Job-shop调度问题在现实应用中存在模型与实际情况严重脱节,以及问题求解难度过大两类问题。本文在深入分析传统Job-shop调度问题模型的基础上,详细分析了生产类型、生产方式和不确定性对Job-shop调度问题的影响,修正模型假设。采用经济分析的方法解决Job-shop调度问题的多目标问题。根据模型假设选取经济指标,并证明了该指标能够很好的综合考虑各项作业车间层指标。最后结合Job-shop调度车间实际情况量化所选取经济指标中的每个因素,从而将Job-shop调度的多目标问题转化为单目标问题,得到了更为符合实际生产的Job-shop调度模型。本文还设计了基于TOC思想的蚁群算法对所建立的Job-shop调度模型进行求解。在蚁群算法的设计中提出了多层蚂蚁寻忧路径,并对应的设计了多维蚂蚁个体,能够更好的、更形象的描述Job-shop调度车间中的各种复杂因素。另外,本文还在蚁群算法中添加了TOC模块,将算法过程与先进的生产方式相结合得到更加符合实际情况的调度方案。为便于基于TOC思想的蚁群算法在实际生产中的应用,本文对镇江柴油机厂目前调度中存在的问题进行了详细的介绍,且将基于TOC思想的蚁群算法应用于柴油机厂Job-shop调度问题中。并通过与实际执行情况的比较验证了算法的有效性,这对我国制造行业的车间计划管理具有一定的借鉴意义。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 选题背景及研究意义
  • 1.1.1 Job-shop 调度在生产调度中的地位
  • 1.1.2 Job-shop 调度实际工作中存在的问题
  • 1.1.3 Job-shop 调度现存理论的不足
  • 1.2 Job-shop 调度研究现状
  • 1.2.1 建模研究现状
  • 1.2.2 优化算法研究现状
  • 1.2.3 多目标优化研究现状
  • 1.3 研究内容、技术路线及论文结构
  • 1.3.1 研究内容
  • 1.3.2 技术路线
  • 1.3.3 论文结构
  • 1.4 创新点
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 Job-shop 调度问题的理论基础
  • 2.1 Job-shop 调度问题概述
  • 2.1.1 Job-shop 调度问题的一般描述
  • 2.1.2 Job-shop 调度问题的一般假设
  • 2.1.3 Job-shop 调度问题的数学描述
  • 2.2 蚁群算法概述
  • 2.2.1 蚁群算法的由来
  • 2.2.2 蚂蚁系统——蚁群算法的原型
  • 2.2.3 基于图解的蚂蚁系统及其收敛性
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 Job-shop 调度问题的模型
  • 3.1 Job-shop 调度问题分析
  • 3.1.1 生产类型的影响
  • 3.1.2 生产方式的影响
  • 3.1.3 不确定性因素的影响
  • 3.2 Job-shop 调度问题模型的建立
  • 3.2.1 模型假设及约束
  • 3.2.2 目标函数
  • 3.2.3 代数模型
  • 3.3 Job-shop 调度问题模型的求解
  • 3.3.1 瓶颈的识别
  • 3.3.2 缓冲的设置
  • 3.3.3 基于TOC 思想的蚁群算法求解框架
  • 3.4 Job-shop 调度的控制方法
  • 3.4.1 三区段管理法
  • 3.4.2 时间缓冲控制机制（Rope）模型
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基于TOC 思想的蚁群算法设计
  • 4.1 基于TOC 思想的蚁群算法设计
  • 4.1.1 路径设计
  • 4.1.2 蚂蚁的设计
  • 4.1.3 蚁群初始化
  • 4.1.4 蚁群算法参数的设置
  • 4.1.5 TOC 模块设计
  • 4.2 算例分析
  • 4.2.1 问题描述
  • 4.2.2 基于TOC 的蚁群算法运行求解
  • 4.2.3 结果及分析
  • 4.3 与遗传算法性能的比较
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 案例分析
  • 5.1 企业概况
  • 5.2 企业现存在问题及原因分析
  • 5.3 基于TOC 思想的蚁群算法在柴油机生产中的应用
  • 5.3.1 数据处理
  • 5.3.2 运行结果及分析
  • 5.4 本章小结
  • 结论及展望
  • 一、论文总结
  • 二、研究展望
  • 参考文献
  • 攻读学位期间所取得的相关科研成果
  • 致谢
  • 详细摘要

    • 相关论文文献

    • [1].考虑倒垛情况的场吊调度问题研究[J]. 交通运输工程与信息学报 2017(02)
    • [2].一种电网经济调度问题的分布式对偶优化解法[J]. 山西建筑 2016(33)
    • [3].云制造调度问题研究综述[J]. 计算机集成制造系统 2017(06)
    • [4].水电混合网络经济调度问题的分布式优化算法设计与分析（英文）[J]. 电子科技大学学报 2020(05)
    • [5].考虑维护且原材料易变质的单机调度问题[J]. 黑龙江工业学院学报(综合版) 2020(07)
    • [6].混合并行机调度问题的多目标优化模型及算法[J]. 控制理论与应用 2014(11)
    • [7].建模分析外卖送餐员的调度问题[J]. 数理天地(初中版) 2020(04)
    • [8].求解调度问题的粒子群算法编码方法研究[J]. 武汉科技大学学报 2010(01)
    • [9].基于“实时智能”方法的港口物流调度问题研究[J]. 物流技术 2009(12)
    • [10].考虑空载能耗的双代理单机调度问题[J]. 电子世界 2020(10)
    • [11].浅谈公共自行车调度问题[J]. 科技风 2015(21)
    • [12].基于二分图匹配的一类多机调度问题研究[J]. 软件导刊 2009(07)
    • [13].航空器着陆调度问题的一种新型元启发式方法（英文）[J]. Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 2020(02)
    • [14].综合考量借还车需求与调度成本的公共自行车调度优化模型[J]. 中国公路学报 2019(07)
    • [15].考虑行为特征的分布式流水线调度问题研究[J]. 信息通信 2019(06)
    • [16].大数据背景下集群调度结构与研究进展[J]. 计算机研究与发展 2018(01)
    • [17].具有负载依赖型维护时长和弹性维护开始时刻的单机调度问题[J]. 江西科学 2017(01)
    • [18].考虑设备定周期预防性维护的单批处理机调度问题研究[J]. 电子世界 2020(15)
    • [19].带模糊排序的移动瓶颈法求解不确定调度问题[J]. 机械制造 2011(02)
    • [20].空间调度问题的非线性规划分析求解方法[J]. 计算机集成制造系统 2010(06)
    • [21].关于柔性制造系统调度问题的研究[J]. 牡丹江师范学院学报(自然科学版) 2010(02)
    • [22].工件有尺寸的单机批调度问题的在线算法[J]. 山东大学学报(理学版) 2009(12)
    • [23].考虑成本的最大延迟时间同类机调度问题[J]. 运筹与管理 2019(12)
    • [24].微电子生产过程调度问题基于指标快速预报的分解算法[J]. 控制与决策 2020(01)
    • [25].配网调度精细化管理对策[J]. 低碳世界 2018(10)
    • [26].基于优先规则的复杂并行机调度问题研究[J]. 系统工程理论与实践 2016(03)
    • [27].飞机调度系统的数学模型设计[J]. 数码世界 2018(09)
    • [28].带有单服务器的并行机调度问题[J]. 沈阳大学学报(自然科学版) 2012(04)
    • [29].混合离散教与学算法求解复杂并行机调度问题[J]. 自动化学报 2020(04)
    • [30].基于调度池的共享单车调度研究[J]. 交通信息与安全 2019(05)

    标签：;  ;  

    基于经济分析和蚁群算法的多目标Job-shop调度问题研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢

    © 2024 毕速过 版权所有 鄂ICP备12018319号-5