造船企業(yè)跨車間集成作業(yè)計劃研究.pdf

1、上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文造船企業(yè)跨車間集成作業(yè)計劃研究姓名：胡燕海申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：機械制造及其自動化指導(dǎo)教師：嚴(yán)雋琪馬登哲20090301上海交通人學(xué)博上學(xué)位論文通關(guān)系可有效表達制造系統(tǒng)中設(shè)備、工件等要素的約束關(guān)系；各連通關(guān)系上的賦權(quán)值可以表達設(shè)備、工件的優(yōu)先級，可用時間、完成時間等約束；利用網(wǎng)絡(luò)理論中的最短路徑問題等反映制造系統(tǒng)作業(yè)計劃的優(yōu)化指標(biāo)。制定作業(yè)計劃就是在滿足約束的條件下尋找使某一項或幾項指標(biāo)最優(yōu)化的工件排序，并確定

2、每個工件在各加工階段的開始加工時間、加工完成時間。對應(yīng)制造系統(tǒng)跨車間集成作業(yè)的多層階結(jié)構(gòu)，可用多級非連接圖模型表達。多級非連接圖模型不僅可以表達數(shù)學(xué)規(guī)劃所能表達的約束條件，而且非常適合于蟻群算法等基于路徑搜索的優(yōu)化方法。算法的分級尋優(yōu)過程不僅可以大大減少搜索路徑數(shù)量，降低計算復(fù)雜度，還可充分利用下一級路徑的搜索方法、以及信息更新策略。因此，其有助于縮短這類路徑搜索算法每次循環(huán)的時間，提高其尋優(yōu)效率。本文以平行流水作業(yè)計劃為例，證明了多級

3、非連接圖模型有利于顯著降低問題的計算復(fù)雜度。3)將遺傳算法中的交叉、變異算子引入蟻群算法中，構(gòu)成混雜蟻群算法進行跨車間集成作業(yè)計劃問題求解。對于建立了非連接圖建模的組合優(yōu)化問題，很適合采用蟻群算法等基于路徑搜索的算法。但蟻群算法尚存在易于陷入局部收斂的風(fēng)險，而遺傳算法的交叉、變異算子可使運算過程跳出局部收斂，因此本文將其引入蟻群算法中，構(gòu)成混雜蟻群算法。蟻群算法和遺傳算法是兩種近年發(fā)展起來的性能較好，且具有良好互補性的智能算法。混雜蟻群

4、算法能充分利用遺傳算法進化速度快和蟻群算法收斂性好的特點。將混雜蟻群算法通過多種規(guī)模的算例與其它算法進行性能對比，發(fā)現(xiàn)其應(yīng)用于大規(guī)模問題時，尋優(yōu)速度、收斂性方面都有一定優(yōu)勢。然后將該算法應(yīng)用于造船企業(yè)生產(chǎn)實例。4)針對造船企業(yè)制造系統(tǒng)中經(jīng)常出現(xiàn)緊急訂單等擾動情況，研究跨車間動態(tài)集成作業(yè)計劃問題。當(dāng)緊急訂單出現(xiàn)時，原有工件一般都有一部分已進入系統(tǒng)進行加工。需要在這種前提下，對加工工件重新制定作業(yè)計劃，以使緊急訂單得到盡快加工，而原有工件的