面向双柔性多目标工作车间调度的智能算法研究

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1、学校代号10532学号S150200272分类号O232密级公开硕士学位论文面向双柔性多目标工作车间调度的智能算法研究学位申请人姓名公旭冉培养单位机械与运载工程学院导师姓名及职称邓乾旺教授学科专业机械工程研究方向制造业信息化论文提交日期2018年4月20日学校代号:10532学号:S150200272密级:公开湖南大学硕士学位论文面向双柔性多目标工作车间调度的智能算法研究学位申请人姓名:公旭冉导师姓名及职称:邓乾旺教授培养单位:机械与运载工程学院专业名称:机械工程论文提交日期:2018年4月20

2、日论文答辩日期:2018年5月27日答辩委员会主席:程军圣教授ResearchonIntelligentAlgorithmforMulti-ObjectiveJobShopSchedulingProblemwithDoubleFlexibilityByGONGXuranB.E.(HunanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofScienceinMecha

3、nicalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorDENGQianwangMay,2018面向双柔性多目标工作车间调度的智能算法研究摘要柔性工作车间调度问题(FJSP)是得到最广泛研究的一类组合优化问题,针对该问题的研究对于提高工作车间效率、降低加工成本有重要的意义。然而伴随着车间加工模式、企业追求目标的变化,FJSP问题也需要融合新的加工元素以满足新形势下的加工要求。传统的FJSP问题中通常仅考虑机器作

4、为车间唯一的资源约束,对其它资源约束如人工、工装约束的研究并不多见,这使得调度模型很难与实际工况相吻合。同时,在国家大力提倡绿色制造的背景下,如何对制造系统中的绿色指标建模从而实现加工过程中的能耗控制、环境保护也是亟需解决的问题。此外,如何设计高效的算法对新的模型求解也是一个重点和难点。本文研究内容如下:(1)提出考虑机器资源约束、人工资源约束的双柔性多目标调度车间模型,其中人工作为车间中的有限资源与机器共同决定工序的加工时间。建立了基于工艺约束、机器约束、人工约束的数学模型,以最小化最大加工时

5、间、最小化最大机器负荷、最小化机器总负荷为优化目标。提出了综合考虑机器、人工约束和绿色指标的双柔性多目标车间调度模型,研究了不同机器和人工选择下对能耗、噪声、切削回收和安全指标影响,优化目标为最小化加工成本、最小化最大加工时间和最优化绿色性能。(2)针对双柔性多目标调度车间模型提出了一种模因算法(MA),根据问题特性设计相应的编码方法和解码方法,以及交叉和变异算子,提出一种消除算子以保证种群中的个体多样性。此外,本文提出了一种基于关键路径的邻域搜索算子,通过与非支配排序算法(NSGA-II)集成

6、实现问题值域内的精确搜索。设计了一套用于验证算法有效性的算例,与另外两种成熟的多目标算法的对比实验表明本文提出的MA算法有很好的寻优性能。(3)针对融合绿色指标的双柔性调度问题的多目标特性,设计了一种非支配集成适应度排序算法(NEFR),介绍并改进了集成适应度排序算法,利用非支配排序和改进集成适应度排序共同决策进行个体选优。设计了两种基于关键路径且能够兼顾三个目标的邻域搜索算子,分别嵌入到NEFR框架中加强算法的局部搜索性能。基于传统FJSP问题算例设计了31个验证算例,对NEFR分别进行了横向

7、和纵向的多组对比实验,结果表明NEFR在解决多目标调度问题上有更好的性能,并且证明了提出的邻域搜索策略的有效性。关键词:柔性工作车间调度;多目标优化;人因;模因算法;绿色生产指标II硕士学位论文AbstractFlexiblejobshopschedulingproblem(FJSP)hasbeenmostwidelystudiedasatypeofcombinatorialoptimizationproblem.Ithasimportantsignificanceforimprovingwor

8、kshopefficiencyandreducingprocessingcosts.However,withthechangesintheshop'sprocessingmodeandthecompany'spursuitofgoals,theFJSPissuealsoneedstoincorporatenewprocessingelementstomeettheprocessingrequirementsinthenewsituation.ThetraditionalFJSPproblemus

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