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文檔簡介
1、隨著市場經(jīng)濟的快速發(fā)展,制造業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模日益增大。實際生產(chǎn)中,各種工藝約束,資源約束,生產(chǎn)能力約束等平行存在,這就需要對生產(chǎn)作業(yè)進行合理的調(diào)度安排。而一個好的調(diào)度安排需要一個好的優(yōu)化調(diào)度算法。此外,現(xiàn)有的研究工作絕大多數(shù)要么研究加工的調(diào)度要么研究裝配的調(diào)度,其研究成果在混合生產(chǎn)形態(tài)類型的制造業(yè)中應(yīng)用情況并不樂觀,究其原因是實際生產(chǎn)企業(yè)中情況錯綜復(fù)雜,很少是只有加工形態(tài)或只有裝配形態(tài),另外還需要考慮實時庫存信息,在制品進度信息,車間生產(chǎn)能
2、力信息等各種信息,動態(tài)地生成調(diào)度計劃,其復(fù)雜性遠遠超過了目前研究所使用的國際標(biāo)準(zhǔn)調(diào)度問題和現(xiàn)有的一些單一生產(chǎn)形態(tài)調(diào)度系統(tǒng)。為了解決上述問題,不僅需要一種好的優(yōu)化算法,還需要一個針對實際車間情況的動態(tài)調(diào)度方案。 本文結(jié)合蟻群算法和遺傳算法的優(yōu)點,提出了一種新的動態(tài)螞蟻遺傳混合算法。新算法采用最佳融合點評估策略來動態(tài)地交叉調(diào)用兩種算法,并針對其框架設(shè)計了相應(yīng)的信息素更新方法,提高了算法的收斂速度;同時引入迭代調(diào)整閥值來控制算法后期的
3、遺傳操作和螞蟻規(guī)模,以更快地找到最優(yōu)解。該算法針對Muthand Thompson基準(zhǔn)問題進行了仿真,結(jié)果證明了新算法的有效性。 同時,針對混合生產(chǎn)形態(tài)的制造企業(yè)的實際情況,本文設(shè)計了一種新的適用于實際車間問題的混合生產(chǎn)形態(tài)下的編碼方法,并提出了一種關(guān)注成本的多目標(biāo)優(yōu)化算法模型,相較與傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化算法只關(guān)注生產(chǎn)約束的特點,面向成本的多目標(biāo)優(yōu)化算法模型有更高的實用型。 針對某工廠的實際問題,運用上述技術(shù),本文著重開發(fā)了車
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