检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2019年第7期25卷 1729-1738页

作者：杜轩潘志成水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443000 三峡大学机械与动力学院湖北宜昌443000 宜昌长机科技有限责任公司湖北宜昌443000

针对多目标工艺规划与调度集成问题,以完工时间、交货总拖期和设备工作负荷为优化目标,建立了多目标非线性工艺规划集成模型,提出一种聚类差分进化算法。该算法设计了包含工艺、设备和加工顺序信息的3层编码结构,结合聚类算法、差分进... 详细信息

针对多目标工艺规划与调度集成问题,以完工时间、交货总拖期和设备工作负荷为优化目标,建立了多目标非线性工艺规划集成模型,提出一种聚类差分进化算法。该算法设计了包含工艺、设备和加工顺序信息的3层编码结构,结合聚类算法、差分进化算法和遗传算法的相关操作,有效地优化工艺信息和调度方案,保持可行解的多样性,实现Pareto非支配解集快速更新。通过对Pareto非支配解集进行领域搜索,使其更加接近或到达Pareto最优解集。最后通过实例验证了算法的性能。

关键词：多目标优化工艺规划调度聚类差分进化算法 Pareto非支配解集

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聚类差分进化算法求解多目标IPPS问题

聚类差分进化算法求解多目标IPPS问题

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第五届全国现代制造集成技术学术会议

作者：杜轩王爱豪潘志成三峡大学机械与动力学院湖北宜昌443000 三峡大学机械与动力学院湖北宜昌443000 宜昌长机科技有限责任公司湖北宜昌 443000

针对多目标工艺规划与调度集成(Integrated Process Planning and Scheduling,IPPS)问题,以最大完工时间,交货总拖期和设备最大负荷为优化目标,建立多目标非链式工艺规划集成模型,提出一种聚类差分进化算法.结合聚类算法、差分进化算法... 详细信息

针对多目标工艺规划与调度集成(Integrated Process Planning and Scheduling,IPPS)问题,以最大完工时间,交货总拖期和设备最大负荷为优化目标,建立多目标非链式工艺规划集成模型,提出一种聚类差分进化算法.结合聚类算法、差分进化算法和遗传算法相关操作,有效地优化工艺信息和调度方案,保持可行解的多样性,实现Pareto非支配解集快速更新.通过对Pareto非支配解集进行领域搜索,使其更加接近或到达Pareto最优解集.最后通过实例验证了算法相关性能.

关键词：工艺规划车间调度多目标优化聚类差分进化算法

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基于订单预测的工艺规划与调度集成问题优化研究

基于订单预测的工艺规划与调度集成问题优化研究

引用

作者：潘志成三峡大学

学位级别：硕士

随着人们需求不断增加，市场竞争日益激烈，准时交货成为提高客户满意度的一个重要方面。然而大部分企业在接收订单时很少了解车间实际状况，无法对交货期进行准确预测，经常出现订单量大于车间生产能力的情况。如果接到订单后再进行排... 详细信息

随着人们需求不断增加，市场竞争日益激烈，准时交货成为提高客户满意度的一个重要方面。然而大部分企业在接收订单时很少了解车间实际状况，无法对交货期进行准确预测，经常出现订单量大于车间生产能力的情况。如果接到订单后再进行排产，无法在交货期内以正常加工能力完成整个订单的生产，因此车间只有通过加班来保持准时交货。然而设备长时间满负荷运行会导致其性能下降，很难保证产品生产质量，一旦设备发生故障将会影响整个生产进度，给企业带来巨大损失，所以一些企业通过提前生产的方式保证订单准时交货。\n 然而在提前生产时，需要对订单进行预测。如果预测订单量过大，企业的库存成本将会增加，预测量偏小将导致订单来临时的生产压力过大，产生额外的加工成本，因此如何进行合理的预测对企业控制成本至关重要。除此之外，车间按照预测性订单生产具有一定的风险性，所以如何在预测性生产时减小成本和保持生产柔性是企业急需解决的问题。\n 本文首先针对订单预测进行了相关性研究，分析了定量预测中的时间序列法和因果分析法，同时对预测性模型进行参数求解和验证。在选择预测方法时，首先分析产品的特点，找出影响预测目标的主要因素，之后选择合适的预测方法。如果影响预测目标的因素较为复杂，致使无法选择预测方法时，分别带入模型中，对两者偏差值进行比较，选择较小值对应的方法进行预测。\n 其次，本文通过工艺规划和车间调度的集成优化，在保证产品质量的同时，降低企业成本，协调了工艺规划阶段和生产调度阶段时的目标冲突，在求解单目标工艺规划与车间调度集成优化问题时，由于工艺顺序和工序的在设备上的加工顺序都会影响可行解，致使可行解集相比于柔性调度问题更加庞大，搜索时更加困难。因此，本文提出了多群体混合进化算法（MG-HEA），通过探索种群使可行解保持分散性，其次通过寻优种群对较优解集进行领域搜索，提高解集质量，最后引入反馈规则避免种群陷入局部最优。求解多目标时，目标的冲突性致使可行解无法有向搜索，因此本文在基于Pareto最优解集设计了聚类差分进化算法（CDE），以最大完工时间，拖期最小和设备最大负荷为优化目标，建立多目标非链式工艺规划集成模型。结合聚类算法、差分进化算法和遗传算法相关操作有效地优化工艺信息和调度方案，保持可行解在空间中的多样性，实现Pareto非支配解集快速更新，并通过对Pareto非支配解集进行领域搜索，使其更加接近或达到Pareto最优前沿面。最后通过实例验证了算法可行性和优越性。\n 由于车间生产的复杂性，生产过程中可能受各种不确定因素的影响，例如订单增加，设备损坏等情况。因此本文采用三维仿真技术对生产过程进行模拟，以啤酒包装生产线为对象，采用Flexsim软件进行仿真运行，之后分析各设备的加工情况，发现生产瓶颈，并对瓶颈工序和易发故障进行针对性改善，有效的平衡了生产线的运行，最后经过二次仿真验证改善方法可行。

关键词：订单预测工艺规划聚类差分进化算法调度集成

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