基于OPNCC离散制造车间计划调度问题研究

发布时间：2017-04-17 03:06

  本文关键词：基于OPNCC离散制造车间计划调度问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息化技术的飞速发展,作为底层设备和ERP系统之间纽带的制造执行系统越来越受到学术界和企业届的重视。机械加工车间属于离散且动态变化Job shop的系统,因此计划调度问题就显得尤为重要。一个优秀的计划调度算法能够提高生产效率和降低产品成本,因此,使得离散型车间计划调度问题越来越受到人们的关注,这正是本文研究意义之所在。 本文首先对传统遗传算法的理论和应用进行了研究,再通过改造传统遗传算法中的编码规则、适应度函数及遗传算子得到了改善的遗传算法,在程序开发上,我们采用了VC++语言作为软件平台；改善后的GA经过与传统GA进行实例计算的比较,得到非常理想的效果,也说明了改进后的遗传算法是有效的有效性。最后以长春轨道客车股份有限公司转向架制造中心轮轴车间为背景,分析和研究了制造执行系统相关功能和结构,通过对该车间的计划调度方面所存在的问题做了大量的调研工作,并针对车间的实际情况设计了基于机器加工时间最短和机床利用率最高的改善遗传算法,求解了该工程问题,最终得出可用于指导生产调度的Gantt图。 本文将机器加工时间最短和机床利用率最高作为调度原则融入算法中,针对轮轴车间出现的某一道工序可选择n台机床进行加工的情况,使用机器加工时间最短和机床利用率最高的调度方法来选定机床,可实现解的局部优化,大大减少了遗传算法的搜索空间，并以此提高算法的效率与染色体个体的质量。使用改进的遗传算法,计算所得到的生产周期和机床利用率要远低于传统的遗传算法。因此,改善后的遗传算法充分体现了其对解集空间的探索能力。
【关键词】：计划调度 制造执行系统 OPNCC 遗传算法 改进遗传算法 甘特图
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH186
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目录6-7
• 第一章 绪论7-15
• 1.1 课题研究背景及意义7
• 1.2 制造执行系统的概述7-9
• 1.3 转向架制造中心概述9-12
• 1.4 生产计划调度问题的描述12-13
• 1.5 论文结构13-14
• 1.6 本章小结14-15
• 第二章 基于OOPN的单元运行控制结构15-33
• 2.1 概述15
• 2.2 OPNCC模型的开发流程15-32
• 2.3 本章小结32-33
• 第三章 离散制造车间生产计划调度问题33-37
• 3.1 引言33
• 3.2 车间生产计划和调度问题33-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第四章 传统遗传算法理论及其应用技术研究37-43
• 4.1 传统遗传算法的基本思想37
• 4.2 传统遗传算法的基本流程37-38
• 4.3 传统遗传算法的特点38-39
• 4.4 传统遗传算法的流程图39
• 4.5 算法中的遗传操作39-42
• 4.6 本章小结42-43
• 第五章 基于改善型遗传算法在车间计划调度问题上的应用43-52
• 5.1 基于传统遗传算法的改善策略43
• 5.2 与作业调度有关的改善性遗传算法的编码43-44
• 5.3 改善型遗传算子设计44-46
• 5.4 MT10和MT20算例结果分析46-48
• 5.5 改善型遗传算法在转向架轮轴车间计划调度上的应用48-51
• 5.6 本章小结51-52
• 第六章 总结与展望52-53
• 6.1 主要工作总结52
• 6.2 工作展望52-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-55

【参考文献】

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本文编号：312258