两车间部件划分与驱动匹配的综合调度算法研究

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1、国内图书分类号：TP391.73工程硕士学位论文两车间部件划分与驱动匹配的综合调度算法研究硕士研究生：周含笑导师：谢志强申请学位级别：工程硕士学科、专业：计算机技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学ClassifiedIndex：TP391.73DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchonIntegratedSchedulingAlgorithmwithComponentsDivision

2、andDrivenMatchingforTwoWorkshopsCandidate：ZhouHanxiaoSupervisor：XieZhiqiangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerAppliedTechnologyDateofOralExamination：March,2015University：HarbinUniversityofScienceandTechnology两车间部件划分与驱动匹配的综合调

3、度算法研究摘要随着综合调度的研究，向着解决更加实用的问题发展，已由单车间问题转向更复杂的多车间分布式调度。虽然国内外对单车间调度和分布式调度有过大量研究，但分布式且针对综合调度的成果较少。针对如何在两个对称设备资源的车间上，有效分解复杂产品，并快速加工的综合调度问题，设计了基于拟关键路径的两车间综合调度算法。为优化两车间并行能力，设计了预调度调控策略，缩短车间用时之差；为控制工序之间的迁移，以成串的形式出现的工序，整体进行处理；由于叉状工序，对控制迁移次数有影响，而缓冲工序，影响其紧后工序的开始加

4、工时间，设计调整策略，以解决上述工序分配，兼顾并行效果与迁移控制。有效减少工序的迁移次数，是两车间综合调度算法具有高性能的保障，而且两个车间设备资源不局限于对称情况，还包含非对称情况。为此，首次提出以部件整体为处理单位的思想，设计了不同设备两车间综合调度部件划分算法：在部件为连通树状结构的前提下，尽量使部件内部工序使用的设备无重复且无对立情况。该算法在考虑对称设备资源与非对称设备资源同时，能有效地减少工序的迁移次数，使划分过程便于操作，车间任务分配更合理，便于划分完成后的完整调度。针对在不同设备资

5、源的两车间有效分解复杂产品提高加工速度问题，设计不同设备两车间驱动的部件匹配综合调度算法。为减少迁移，设计部件划分策略：采用不同设备两车间综合调度部件划分算法，将产品工序划分成相应部件；为平衡负载，设计长路径部件车间驱动匹配策略：先对部件路径长度最大的部件优先进行车间选择，对其中非特殊部件匹配到已调度工序结束较早的车间；为充分利用空闲时间段，对可调度部件中的工序设计部件长路径工序空闲时间适应调度策略。实例表明，该算法不仅减少工序迁移次数、控制负载平衡和缩短加工总时长，且算法复杂度不超过三次多项式。

6、关键词综合调度；部件；车间驱动；负载平衡；工序迁移-I-ResearchonIntegratedSchedulingAlgorithmwithComponentsDivisionandDrivenMatchingforTwoWorkshopsAbstractAsthedevelopmentofintegratedschedulingresearchtowardstosolvetheproblemofmorepractical，researchhasshiftedfromsingleworkshop

7、tomorecomplexdistributedschedulingofmoreworkshops.Although,athomeandabroad,therehavebeenalotofresearchesaboutsingleshopschedulinganddistributedscheduling,butachievementsappearlessinviewoftheintegratedscheduling.Aimingattheproblemthathowtoeffectivelyre

8、solvecomplexproductsandimprovethespeedofprocessingintwoworkshopswithsymmetricalequipmentresources,theintegratedschedulingalgorithmoftwoworkshopsbasedonACPMisdesigned.Inordertooptimizetheparallelprocessingoftwoworkshops,thepreschedulingcontrols