基于混合型进化算法的柔性制造优化研究

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1、专业学位硕士学位论文基于混合型进化算法的柔性制造优化研究AStudyonHybridEvolutionaryAlgorithmforFlexibleManufacturingOptimization作者姓名：工程领域：，当—f指导昙．J‘教师：31117036莶挞完成日期：2Q!墨：圣：至昼大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体

2、已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：墨§!坠鱼燮刍坠竺垒兰堕臣堡垫驾堕作者签名：鉴§蔓日期：!!三年—L月—L日大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要柔性制造作为一种活跃在制造业的先进技术，其具有投资成本小，快速适应生产计划的变更，有效降低存货量，提高加工设备使用率，增加厂房使用率等诸多好处。所以得到了很多制造业生产者的青睐。可是它本身具有建模难度，建立合理调度困难等问题需要我们用

3、当前先进的知识来一一克服。在当今的竞争之下，我们如何利用计算机技术来实现生产调度的优化，快速调整资源配置，提高设备利用率，统筹安排生产进度成为了现在面临的重大课题。本文首先对柔性制造调度问题采用网络模型建模。网络模型符合柔性生产的问题特征并可以使得问题得以简化。在数学模型的基础上，将自动派遣车系统作为材料处理中心运用在柔性制造系统上。使得研究更贴近实际问题。本文运用混合型进化计算求解柔性制造系统的调度解，以遗传算法作为全局搜索方法，编码操作采用基于随机值的方法，可以有效防止只搜索小部分的解空间，缺乏种群的多样性而很难找到全局最优解。交叉

4、操作采用有序交叉操作，并在进行操作前将编码转换为排列表示，排列表示可以直接应用到后面的局部搜索策略中。变异操作采用等位基因变异和移民变异，可以很好的控制种群的多样性。将柔性制造系统调度问题的总完工时间大小和自动派遣车的数量作为算法的评价指标，即考虑了多目标优化问题。从而对柔性制造系统的生产调度进行了优化。我们采用了交互式权重适选择传算法，这种方法可以利用一些当代种群的有用信息进行重新调整权重从而获得向着帕累托前沿的搜索压力，从而得到最优解。在柔性制造调度问题上还采用了粒子群优化算法作为局部搜索策略，粒子群优化结合遗传算法能够改良解决方案

5、的收敛速度。遗传算法用来完成种群全局的探索，而局部搜索则用来进行解空间的再搜索。从而得到的较好的结果。关键词：柔性制造生产系统；自动派遣车系统；遗传算法；粒子群优化算法AStudyonHybridEvolutionaryAlgorithmforFlexibleManufacturingOptimizationAbstractFlexibleManufacturingSystemiscontrolledbyaunifiedinformationsystem，materialhandlingsystemandasetofnumericalc

6、ontrolprocessingequipmentcomponents，toadapttotheobjecttransformationprocessingautomationmachinerymanufacturingsystem(FlexibleManufacturingSystem)．theEnglishabbreviationfortheFMS．Intoday’Scompetition，werealizedhowtousecomputertechnologytooptimizeproductionscheduling，rapid

7、adjustmentofresources，improveequipmentutilization，CO．ordinatearrangementsfortheproductionschedulehasbecomeamajorissuenowfacing．Thispaperstudiesschedulingproblemsinflexiblemanufacturingmodelandoptimizationalgorithmbasedonthevehiclewillautomaticallysendtransportapplication

8、sinFMS．FMSandthetotalcompletiontimeschedulingproblemsizeandthenumberofvehiclesastheauto-sendevaluationa