基于分布估计算法的制造资源选择和制造单元构建算法-研究

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1、华中科技大学硕士学位论文[7]过它在工艺分工规划和制造资源之间建立模型,采用遗传算法求解。G.Prabhaharan用蚁群算法解决了单元中资源重组的问题。[8]招投标机制:曹振新等人用四元组描述了网络化制造资源重构的问题,结合招投[9]标中的竞争与协调机制建立了车间制造资源重构问题的数学模型。刘中等人提出并运用企业敏捷性向量评价体系,对制造企业资源优化配置进行了分析,认为选择敏捷制造战略网络联盟的根本原因是最具竞争力的资源配置组合。其他方法:袁红兵等人以作业型制造单元中作业处理时间最小化为目标,基于作业[10]路径网络模型,提出了一种适于多个并

2、行作业的制造单元重构算法。张为民等人研究[11]了单元化制造中的单元构造,提出了基于p-median算法的单元构造算法。毛宁和伍[12][13][14][15]乃骐认为单元重构技术的核心就是解决制造资源的选择和优化问题。在文献中,他们将重构问题转化为一个图论的问题,并设计了启发式算法进行求解。RobinG.[16]Qiu等人提出了虚拟生产线的概念,采用非合作策略选择重组资源。但是,这些方法都存在一些问题。如数学规划方法的求解规模小;模拟退火算法收敛速度慢;遗传算法参数设置复杂、易陷入局部最优。可以说,目前还没有一种比较完善的资源快速重组方法,因

3、此,对资源重组方法的研究非常有必要。1.3.3制造单元构建国内外的研究状况制造单元方案是在制造系统中对集成加工设备进行分组,把面向工艺的设备布局方式,改变为面向零件对象的设备布局方式,以降低调度问题规模,简化调度排程,优化[17]调度管理。制造单元构建的关键是确定零件组和机床组。制造单元构建问题的研究已经有三十年左右的时间,已经形成了很多方法和理论。通常我们将这些单元构建方法分为传统方法和基于人工智能的现代方法。传统的单元构建方法包括:分类与编码方法、生产流程分析方法、矩阵聚类方法、基于相似系数的聚类方法、图论方法。基于人工智能的现代方法主要包

4、括专家系统与模式识别方法、数学规划方法、禁忌搜索法、遗传算法和模拟退火算法等。分类与编码法:该方法主要是根据加工工件的几何形状、复杂程度、规格尺寸、精度、材料类型等设计特征,应用编码系统进行编码并加以分类,形成代码相似的工件组[18]。生产流程分析法:该方法是通过对生产流程的分析,把工艺过程相似的零件归为一组,形成零件组。方法的依据是生产流程,与分类编码方法相比,工件的几何设计特征是不被考虑的。现有的生产流程分析方法包括相似系数法、结合能量法、等级次序聚类[18][19]方法等。3华中科技大学硕士学位论文矩阵聚类法:该方法是根据工件和制造设备关

5、系矩阵直接聚类出工件族和设备组。[20][21[22]矩阵聚类法包括基于排序的聚类方法、类似的直接聚类方法]、结合能法。数学规划法:该方法是对机床费用、负荷要求、单元间输送关系问题建模,目标具有可选性和对应工件结构和工艺的多样性的约束条件任意组合性,使其在单元构建中最有应用潜力,成为智能技术的基础。如文献[23]以单元间移动最小为目标,建立0-1整数规划模型。文献[24]考虑单元构建的设计阶段,同时考虑投入和加工成本的目标函数,建立了一种混合整数规划模型;图论法:该方法用图的顶点代表零件或设备,用图的边代表相似系数,从设备-设[25][26]备

6、或设备-工件图中寻找不相连的次图,以识别构造单元。人工智能算法:禁忌搜索算法、遗传算法、模拟退火算法已经发展成为人工智能的[27]重要方法。三者在单元构建中都得到了应用。Cao等将惩函数方法和禁忌搜索算法结[28][29][30]合在一起解决了单元构建问题。遗传算法已经解决了综合考虑作业排序、设备[31][32]选择、可选择加工路线等因素在内的单元构建问题。模拟退火算法解决了以单元间运输最小、工序利用指数和工件加工指数最大化为目标函数的单元构建问题。除此之外,人工神经网络、蚁群算法和多种智能相结合的方法也有应用。因此,可以说,人工智能技术的方法

7、是目前研究的热点。但这些方法大多都存在缺点,如分类编码方法主要依赖人的经验和判断,而且只能为工件分组,基于相似系数的聚类方法中解的质量与初始解的设定等人为因素密切相关,并且单元数与单元内的工件数都需提前确定。图论方法虽然直观,但解决大规模制造单元构建的问题上存在着不足。专家系统与模式识别方法本身发展的不够完善,在解决制造单元构建的问题上也存在着很多的不足。数学规划的方法与图论方法也具有同样的缺点,算法的规模受到了限制,随着问题规模的增大,计算的复杂性呈指数增加。1.4本文的主要工作和结构1.4.1本文的主要工作本文的主要工作如下:1、对敏捷制造

8、系统重构中的制造资源选择进行了研究。本问题是典型的0-1整数规划问题,针对问题的特殊性,引进了虚拟资源,简化了计算;针对0-1整数规划问题的特点,采用

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