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多目标柔性作业车间调度技术研究

【摘要】: 历经半个多世纪,经典作业车间调度问题的研究取得了丰富的理论成果,但是由于所建模型与生产实践的现状相差甚远,很难用于生产实践。多目标柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的重要扩展,它在体现生产柔性的同时,综合考虑企业各部门对调度决策的期望,能更好地适应现代制造系统的需求,其研究有着重要的理论意义和工程实践意义。 本文对多目标柔性作业车间调度问题进行了深入系统的研究,主要内容和成果如下: 1.提出了包括时间、成本、设备利用率和交货期在内的调度性能评价指标体系。特别是针对评价调度决策经济性能的成本指标进行了详细的探讨,建立了面向调度评估的成本计算模型。 2.提出了求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段求解模型:优化阶段采用多目标优化技术求解出一组Pareto解、决策阶段采用多目标决策技术对Pareto解进行评估。 3.针对一般模式下的多目标柔性作业车间调度问题,提出了基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的优化方法,算法采用基于扩展工序的编码方式,建立了柔性作业车间调度算法库。 4.分析了MOIGA算法的时间复杂度及其影响因素,利用马尔可夫链理论证明算法能以概率1收敛到Pareto最优解集,讨论了算法采用的动态变异率机制和小生境技术能从本质上保证Pareto解集的多样性。 5.提出了层次分析法和模糊综合评判相结合的AHP-FE方法,评估优化阶段得到的Pareto解。模糊评判技术弥补了层次分析法主观打分的不足,产生模糊判断矩阵和决策矩阵,使层次分析法的评判过程更具有客观性。 6.为了使调度模型更接近实际,对因工件目标不同引起的目标横向差异模式下的多目标柔性作业车间调度进行了研究,提出了基于MOIGA-Ⅰ算法的优化方法和基于工件权重的AHP-FE决策方法。 7.对优化目标可随时间变化的目标纵向差异模式下的多目标柔性作业车间动态调度问题,采用了集成事件驱动和周期驱动方式的动态调度策略,给出了基于MOIGA-Ⅱ算法的优化方法,针对生产中出现质量问题后的动态调度问题进行了仿真,证明提出的方法可以有效解决该类问题。 8.综合以上研究成果,基于B/S软件架构,开发了调度原型系统,并给出了在西安航空发动机公司的实施效果。

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