智能制造系统车间生产计划与调度

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1、南京航空航天大学博士学位论文摘要车间生产计划与调度，是体现企业竞争力的一个重要方面；其研究具有重要的现实意义和一定的理论价值。研究工作主要内容及创新点如下：⑴为满足实际生产计划与调度优化目标的多样性需求，提出了一种综合优化目标模型，实现了多目标、模糊目标、特殊性要求子目标等综合目标的评价；试验结果表明该模型合理、可行，并在后续的研究内容中得到成功应用。⑵为了加快迭代速度、避免早熟，提出了个体优化群体多样化的遗传算法；在该算法中，提出了一种新的矩阵编码及其对应的遗传算子操作方法，并给出了一种可保证群体多样性的GA参数控制方法；试算结果显示，该算法性能优良。⑶为了提高全局寻优的能力及效率

2、，整合了遗传算法的选择、交叉和变异算子，提出了解的覆盖面较大的集成算子遗传算法。该算法采用一种新的矢量编码及对应的算子操作方法；三个多目标FJSP试算结果，均优于国际最新文献和近期IEEE成员文献的结果。⑷为了获得求解计划与调度集成优化所需的快速算法，提出了一种个体粒子与群体粒子搜索经验的表示、学习和整合方法，并给出了算法的具体实现；多个标准算例试验结果及其分析显示，该算法计算速度较快。⑸在上述理论的基础上，为某汽车变速箱企业装配车间，建立了车间生产计划与调度集成优化模型；提出了一种分层搜索优化策略和两层内嵌结构的集成算子遗传算法；给出了该车间生产计划与调度集成优化的具体结果；结果分

3、析表明，所给模型及其求解方法正确可行，其优化结果远好于生产实际中的结果。⑹建立了该企业轴类热后加工工段生产计划与调度集成优化模型；提出了一种直接搜索的优化策略，并给出了求解方法；计算结果与实际情况的比较表明，所给模型及其求解方法是合理有效的。本课题的研究，受到国家自然科学基金重大项目“支持产品创新的先进制造技术中若干基础性研究”（项目编号：59990470）资助。关键词：作业车间调度,计划与调度,多目标,集成优化,遗传算法,粒子群优化i智能制造系统车间生产计划与调度ABSTRACTTheshopproductionplanningandschedulingoptimizationis

4、veryimportantbecauseofitstheoreticalandpracticalsignificance.Thesubjectisstudiedinthisthesisandseveralinnovationsarepresented.Anewobjectiveestimatemodelispresentedforshopproductionplanningandscheduling.Itcandealwiththeoptimizationwithmulti-objective,uncertainobjective,andthesub-objectivedemando

5、feachjob.Anexampleofschedulingisgiven,whichprovesthismethodisfeasibleandreasonable.Inordertoacceleratetheconvergencespeedandtoavoidtheearliness,anindividualoptimizationandcolonydiversitygeneticalgorithm(IOCDGA)ispresented.InIOCDGA,anewmatrixrepresentationandthebasicmanipulationforthegeneticoper

6、atorarepresented,andthecolonyaveragedistanceandthecolonyentropyaredifined,andthecrossoverprobabilityandthemutationprobabilityarecontrolledbythecolonydiversity.Computationalresultsshowthatthealgorithmisapplicableandthenumberofiterationsisless.Forthesakeofimprovingthesearchabilityandefficiency,an

7、integratedoperatorgeneticalgorithm(IOGA)ispresented,whereanewvectorrepresentationispresented,andgeneticoperatorsareadjustedandunited.Computationalresultsarebetterthantheinternationallatestresearchresults.Thediscreteparticleswarmop