基于重调度需度驱动机制的柔性作业车间多目标动态调度研究

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随着全球化进程的加剧,在竞争日益激烈的市场环境下,生产制造企业如今面临着不同以往的很多问题,如客户要求日益增加、生产产品的数量和类型日益繁多和复杂、产品的生命周期也逐步缩短、以及生产带来环境和成本的平衡问题等等。如何在有限的资源条件下,通过降低生产成本、缩短生产周期、保证生产质量等来提升生产制造企业的自身竞争力,逐渐成为一项重要课题。调度在大多数的制造和生产系统中扮演着重要的角色。调度系统的效率直接影响企业生产效率和成本控制。在现代制造模式下,各种不确定性因素(如客户需求改变、制造资源状态变化等)都会引发车间现场工况的实时变化,尤其是以客户需求为中心的Job Shop制造车间,不确定性因素更为繁多,车间现场工况变化的频次和程度也相应更高。因此,调度理论的研究就要紧贴生产实际需求,集成和原创更多的研究成果,以适应突如其来的变化,满足实时工况生产实际的需求。论文首先在介绍了现代生产制造业的发展趋势以及对生产管理的挑战与影响,阐述了车间调度的基本概念和发展趋势的基础上,对调度问题的类型、特点和研究方法进行了概述;总结并归纳了目前国内外对柔性作业车间多目标动态调度问题的研究现状,指出现有研究存在的不足;在分析车间动态调度内容和作用的基础上,给出了柔性作业车间多目标动态调度的理论框架;并结合该框架总结和分析柔性作业车间多目标动态调度的研究内容、关键技术以及其涉及的相关理论和技术作简要的阐述。其次在深入分析柔性作业车间扰动分类的前提下,提出基于重调度需度的重调度驱动机制,该机制结合表征生产过程受扰动影响的生产变动率以及表征当前工况下重调度可行性的生产开动率,形成生产重调度的需求度。当扰动产生后,首先计算生产进度的变动率和生产设备的开动率,接着计算重调度需度,从而决定是否触发重调度运算。接着在对柔性作业车间调度问题描述的基础上,首先提出了集最小化最大完工时间、最小化加工成本以及最小化最大加工不合格率的调度目标函数,接着针对该多目标问题设计了基于多目标加权优化和基于Pareto非支配解集的多目标优化策略;最后针对该多目标优化问题设计了基于血缘变异遗传算法的柔性作业车间多目标调度求解算法,并通过具体实例对算法进行了对比试验,验证了该算法的可行性和高效性。然后在分析和研究了柔性作业车间动态调度理论和方法的基础上,提出实时工况驱动的柔性作业车间动态调度系统的整体概念模型和调度基本思路;运用UML建模技术建立了系统的用例模型和数据库模型;给出系统原型的部分界面,展示系统的可视化、实时化、网络化、集成化等特点,并验证了论文导出理论的正确性与可行性。最后总结了本文所要研究的工作,并进一步展望了对柔性作业车间多目标动态调度的下一步研究工作。
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