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基于混合量子算法的柔性作业车间调度问题研究

【摘要】:随着市场全球化的迅速发展,作为国民经济重要基础产业的制造业全球性竞争也日益加剧。自上世纪90年代以来,我国国内制造业逐渐成为推动国民经济发展的主要支柱,同时也面临着严峻的考验。在全球化市场竞争下,如何通过低成本、高质量、快速度以及令用户满意的服务来提高企业综合的竞争力?如何改善生产管理机制以满足现代生产的产品需求规模小、产品结构复杂和订单交货期短的要求?研究怎样的策略才能更好地缩短理论研究与实际生产的距离?这些都是制造企业在有效提高管理水平时需要关注的核心问题,也是关系企业竞争成败的关键。车间调度是生产调度的重要组成部分,它的好坏对企业生产成本有很大的影响,因此对作为车间调度关键环节的柔性作业车间调度问题(FJSP)的研究受到越来越多的关注。虽然国内外学者在建模、最优解选择及算法应用等方面对该问题进行了大量研究,但由于实际生产调度环境复杂多变,使得各种优化算法无法完全发挥其功能。在问题规模变大时,当前方法无法适应问题解的状态空间的相应变化,导致求解效率下降。鉴于此,本文研究与实际生产调度相一致的柔性作业车间调度问题及其性能评价,既有理论研究的科学创新又有实际的应用价值,本文主要探讨了生产实践中存在的一般多目标FJSP、模糊多目标FJSP和动态多目标FJSP三方面问题,并使用经典测试集和实际生产车间调度数据对所提出的方法进行了有效性验证。首先,针对实际作业车间调度多目标指标不同而产生冲突的问题,建立最小化交货期惩罚值、最小化最大完工时间、最小化加工机器负荷、最小化加工成本以及最大化用户满意度等模型;提出了设置不同目标权重系数;引入拥挤距离的选择策略对非支配解进行优化排序以平衡多目标。其次,针对多目标柔性作业车间调度中完工时间和交货期的要求模糊的问题,建立了模糊柔性作业车间调度问题的数学模型,提出了结合混沌理论局部优化策略以及改进旋转角的混沌量子算法,解决了算法局部收敛问题和后期种群多样性丢失而过早收敛的问题。然后,在实际柔性作业车间生产加工过程中可能会出现突发性事件,例如紧急工件插入、机器损坏等。本文在上述研究基础上对问题的动态方面进行定义和分类,设计了基于重调度周期驱动和重调度事件驱动的滚动窗口策略,同时提出了用两条基因链分别表示机器分配链和工序排序链的双链编码方法。为了均衡调度效率和调度稳定性目标,又提出了混合多相量子粒子群对问题进行求解。最后,通过使用标准的Kacem测试集、Brandimarte测试集和某机车厂加工车间的实际数据,分析了生产过程中存在的问题,设计了FJSP的调度原型系统,对如何将本文算法应用于生产实践中进行了研究,便于该算法的推广和应用。

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