基于知識的自組織優(yōu)化算法在多品種小批量離散制造中的應用.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩68頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、棒材、板材等不同類型鋼材的混合制造屬于典型的多品種小批量離散制造。不同品種鋼材的混合制造過程需要頻繁切換工藝路線,導致制造系統(tǒng)的物流和信息流復雜,各生產環(huán)節(jié)的耦合度高。對于生產過程中最為典型的可變交叉生產線上的訂單分配方案設計問題,由于傳統(tǒng)的控制算法難以達到滿意效果,目前仍需專家依靠長期經驗來制訂,而人工方式不可避免地存在備選方案少、關鍵性能指標難以準確量化等問題。因此,研究如何制訂鋼鐵企業(yè)的一體化集成生產計劃,對于降低能源消耗、提升經

2、濟效益等生產目標的實現(xiàn)具有重要意義。
  針對上述問題,本文提出了基于鄰域知識的自組織優(yōu)化算法,以規(guī)則的形式將專家知識引入到模型推演與候選解搜索過程中,利用自組織優(yōu)化算法有效解決鋼材制造與訂單分配問題。具體來說,本文通過分析煉鋼、連鑄和軋制三個生產階段的特點,建立了從煉鋼到軋制的生產過程模型,實現(xiàn)了對生產過程中任一訂單相關的物料流動情況的仿真推演。物流模型中各設備間的耦合關系和訂單沖突形成的約束導致可行解空間劃分和適應度函數設計難

3、以進行,也難以映射為標準的組合優(yōu)化問題,為此引入自組織優(yōu)化算法,利用自組織臨界狀態(tài)找出當前解中對耦合與沖突貢獻最大的變量作為改進對象,并通過鄰域搜索方法改進該變量的值,從而提升了當前解的全局適應度。為提升鄰域搜索的效率,針對鋼鐵生產過程的業(yè)務特點引入人工專家經驗,通過制定規(guī)則對鄰域構建方向進行限制,保證了搜索過程中違反的約束條件個數單調遞減。
  仿真實驗結果表明,對于難以將約束作為懲罰項量化并加入適應度函數的應用場景,遺傳算法等

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論