导读:本文包含了混合生产调度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,车间,流水,在线,策略,目标,差分。
混合生产调度论文文献综述
彭乘风,陈庆新,毛宁,黎展滔[1]（2019）在《具有无序工序生产特征的混合柔性流水车间在线调度》一文中研究指出针对定制型装备制造企业具有无序工序(Open-Shop)生产特征的混合柔性流水车间的在线调度问题,通过分析车间结构、生产环境及特征,建立具有Open-Shop生产特征的混合柔性流水车间生产调度问题数学模型;将问题的求解分解为两部分,构造出一种基于优先规则的组合算法生成框架,通过在算法框架的不同节点嵌入优先规则算法来产生多种组合规则算法;设计大量的算例测试集,通过对比仿真实验结果,分析了各组合规则算法的适应性和有效性,得出不同组合规则算法在差异环境配置下的求解效果,并对各实验设计因子在系统产量、系统拖期率方面进行了方差分析,研究设计因子及因子间联合对系统指标的影响,研究成果对车间生产管理人员制定生产计划具有有效的指导作用。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年11期）
周艳平,蔡素,李金鹏[2]（2019）在《一种粒子群和改进自适应差分进化混合算法及在生产调度中的应用》一文中研究指出差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,但传统的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止;虽然之后出现了各种版本的自适应差分进化算法,但没有考虑到当代个体的适应值是否向着最优个体的适应值逼近,因此提出了一种新型的自适应差分进化算法FMDE;考虑到粒子群算法和差分进化算法类似,为了充分发挥两种算法的特点,提出了自适应差分进化和粒子群的混合算法PSO_FMDE;最后采用测试数据集对性能进行分析;实验结果表明,该算法根据进化过程中的搜索进度自适应地确定变异率,使算法易于跳出局部最优解,以提高全局搜索能力。PSO_FMDE算法较单一算法而言,性能更优,更易于靠近全局最优解。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年08期）
池浩天,蒋朝辉,陈致蓬,桂卫华,陈奥[3]（2018）在《基于混合智能优化算法的炼钢-连铸生产调度方法》一文中研究指出炼钢-连铸生产过程中,生产炉次多、工序多、设备多、工艺路径复杂,导致人工在编制生产调度计划时出现连铸机断浇、并行设备负荷不均衡的问题。针对上述问题,本文综合考虑了等待时间和设备负荷均衡,以最小等待时间和最小设备负荷时间差为目标,以连铸机连浇等生产条件为约束,建立炼钢-连铸生产调度混合整数规划模型。对于该模型的求解,采用了一种粒子群算法与两阶段启发式算法相结合的混合智能算法,设计了一种新的粒子选择机制。基于生产实际数据的仿真表明,所提炼钢-连铸生产调度方法能够快速有效地形成调度计划。(本文来源于《2018中国自动化大会(CAC2018)论文集》期刊2018-11-30）
孔琳,王黎明,李方义,刘欣玥,王耿[4]（2019）在《基于机床加工匹配特性的混合流水车间绿色生产调度》一文中研究指出针对混合流水车间绿色生产过程中的设备选择和调度目标匹配问题,提出基于机床加工特性的多目标调度模型和改进遗传算法。该算法建立了混合流水车间调度的时间、能耗与成本优化模型,采用模糊隶属方法描述了机床加工特性,在遗传算法求解过程中通过机床加工特性隶属度与调度目标的权重系数匹配关系,建立了自适应的交叉、变异和优势保留策略,在每一代迭代中提高在调度目标方向上的选择压力,加速收敛。通过实例分析对比了不同算法的优化结果,从而验证了模型及算法的有效性,并提出了高效、节能、经济和综合4种调度生产模式,为混合流水车间绿色生产提供了指导。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年05期）
赵俊[5]（2018）在《五金产品混合生产模式下的车间计划与调度方法研究》一文中研究指出市场经济的不断发展使得产品的生产逐渐从单一品种、大批量向多品种、小批量的特征转变,客户的定制化程度也越来越高,导致生产过程中的频繁作业切换与等待。众多企业逐渐采用备货生产与按单制造相结合的(MTS-MTO)混合生产计划模式以减少切换时间、迅速响应市场。根据企业需求及特点制定合适的备货生产策略以及按单制造生产策略一直是企业面临的挑战。本文以D公司五金车间为背景,基于约束理论(Theory of Constraints,TOC)、MRP理论以及MTS-MTO混合生产计划模式,建立五金产品黑身/烤漆/包发等生产线的MTS-MTO车间计划体系,该体系涉及中小企业的订单评审策略、采用基于需求预测的面向库存生产的黑身工段补货计划(上游)以及面向订单生产的烤漆工段的调度(下游)。主要内容如下:(1)针对企业生产现状,构建了MTS-MTO混合生产模式下五金类文件储物车产品生产计划框架;研究了基于负荷总量的订单评审方法,提出基于负荷的订单评审规则,并通过合理的交期重审机制,制定了科学合理的交期设置规则;(2)针对黑身工段需求的季节性波动以及库存问题,提出基于需求预测的经济批量生产模型以制定黑身的生产补货计划。运用中心化移动平均法,根据历史需求数据计算季节性独立需求指数,通过该指数对经济生产批量模型进行修正,得到一个更符合产品需求特性的生产补货控制模型;(3)针对烤漆工段的订单排序和换型生产问题,提出了基于订单成组的最优作业切换的调度方法。根据订单的特性将订单成组后,建立相应的数学模型,采用基于GA的启发式算法(SDST-GA)进行求解,实现了烤漆工段的订单合理排序,并在企业得到了很好的应用验证。本文建立的黑身/烤漆/包发生产线的MTS-MTO车间计划体系将有助企业车间生产计划调度方法与系统完善,充分提高企业的生产效率,降低生产运营成本。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-01）
王宇[6]（2018）在《混合差分进化及其生产调度优化研究》一文中研究指出调度问题是生产制造的中心,在工业生产、自动化、车船调度领域广泛应用。车间调度问题是决策者根据资源的约束(时间人工成本,原材料等)对加工作业定量分配到相关程序上,并配置作业的加工顺序,在约束条件下达到最优安排。优秀的调度策略可以获得更佳的资源配置,提高生产系统的效率,获得经济效益。因此,调度问题逐渐成为研究热点。本文提出一种多目标混合差分优化算法。混合算法吸收了差分进化矢量运算的优点,依据历史记录动态的调整搜索方向。为了克服在进化后期,差分进化算法由于种群多样性变小容易陷入局部最优的缺点,通过一种混合采样策略获得解集的分布信息设计差分进化的变异算子,使得混合算法能够朝着有利的方向提高收敛性或者分布性,弥补了陷入局部最优的缺陷,算法可以快速的向着帕累托前沿面前进。本文首先将多目标混合差分优化算法在经典的Benchmark Problems集上进行验证,并与传统优秀算法进行对比分析;针对差分进化过程提出不同的备选个体选择方式,并进行对比数据分析。最后针对于最大完工时间和总流程时间的双目标流水车间调度问题进行数学建模,采用改进的变异算子增加算法的全局搜索能力。Benchmark Problems测试结果上显示混合差分进化算法对多目标进化算法在收敛性能与分布性能上具有明显的优势。在流水车间调度问题仿真实验上,混合算法更适合处理流水车间调度问题。通过对不同变异算子的对比结果显示,基于全局考虑的备选个体选择方式在获得最后精英解集上更具有竞争力。多目标混合差分进化算法无论是在Benchmark Problems验证还是测试流水车间调度问题,算法性能上表现优于传统进化算法,改进变异算子后也取得很好的效果。(本文来源于《河南工业大学》期刊2018-03-01）
杨书森,郭顺生[7]（2017）在《基于混合遗传算法的生产调度研究》一文中研究指出介绍了生产调度及相关理论,针对建材装备企业实际生产中的需求,构建了基于成本和时间的生产调度模型。为求解这一模型,以遗传算法和禁忌搜索算法为基础设计了一种混合遗传算法。通过对实例进行分析,验证了生产调度模型和算法求解的可行性。(本文来源于《机械制造》期刊2017年10期）
陈羊幸[8]（2017）在《面向焊接生产的混合流水车间调度问题研究》一文中研究指出焊接生产作为很多制造过程的重要工序,其效率的提高对于整个制造过程生产率的提升具有重大意义。然而,在焊接生产管理中普遍存在着生产效率偏低、在制品积压偏高、停工待料时间过长等问题。这一系列问题,都亟待研究相应的调度管理方法进行解决。但是,焊接工艺与传统工艺存在着很大的差别,如焊接中会出现多台焊机同时焊接同一个工件,而传统的工艺中任意时刻一个工件只能被一台机器加工。因此,传统的调度问题模型已不再适应于焊接车间中。目前针对焊接车间调度问题的研究很少,本文深入研究面向焊接生产的混合流水车间调度问题(Hybrid Flow-shop Scheduling Problem,HFSP),对调度理论的发展以及解决实际生产问题都有重大的意义。本文针对大型结构件焊接车间生产现状展开研究,建立了面向焊接生产的HFSP数学模型以及面向焊接生产的带准备时间的HFSP数学模型,并提出了机器动态分配策略;设计了基于改进布谷鸟算法的高效求解方法,最后针对一个实际的焊接车间开发了焊接车间调度原型系统。首先,根据实际生产中多台焊接可以同时加工同一个工件的特点,总结并定义了面向焊接生产的HFSP及面向焊接生产的带准备时间的HFSP,建立了它们的数学模型;同时针对这一特点,提出了机器动态分配策略,为后续研究奠定基础。其次,针对面向焊接生产的HFSP和面向焊接生产的带序列无关准备时间的HFSP,同时考虑并行工作站的分配情况和工件在同一个工作站中的加工顺序,以及车间机器资源分配。设计改进布谷鸟算法(ICS)进行求解,通过叁个不同规模的算例,与CS算法进行数值实验对比分析,验证了所提算法的有效性及优越性。然后,针对一个实际的焊接车间,设计和开发了焊接车间调度原型系统。该系统不仅适应于混合流水车间类型也适应于置换流水车间类型,根据不同的焊接车间类型,调度系统提供不同的解决方案,为大型结构件焊接流水线的智能化生产调度提供理论依据与技术支持。最后,对全文做了总结并对未来研究方向做了展望。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
杨书森[9]（2017）在《基于混合遗传算法的建材装备企业生产调度研究与应用》一文中研究指出随着我国经济增速放缓,建材装备企业告别高速增长的时代,进入平稳过渡时期。企业订单利润空间下降,人力、物料和设备等加工资源成本增加,生产成本上升幅度明显,如何提高企业的生产效率、降低生产成本和增强企业核心竞争力是建材装备企业生产中不得不解决的问题,而生产调度作为决定企业生产的一个重要因素,成为企业转型升级的切入点。生产调度是指在生产过程中满足生产约束条件的前提下,实现对质量、成本和时间等性能的多目标优化方法,是决定企业生产效率的一个关键性因素与实现企业生产资源的有效配置和优化生产的重要手段,直接影响建材装备企业的生产效益和竞争力,因此深入研究建材装备行业生产调度问题具有重要意义。本文以某建材装备企业为背景,主要从以下几方面对企业生产调度问题进行研究:(1)分析了建材装备企业的生产业务流程并重点研究了生产调度流程,通过总结得出企业在生产调度中主要存在以下问题:未考虑班组人员的学习效应和人工成本、未能监控产品的生产过程以及调度人员无法合理地统筹调度生产资源等。对于上述企业实际调度中遇到的问题,从降低生产成本、减少加工时间、提高人力和设备资源利用率等角度考虑,提出了相应的改进意见。(2)根据建材装备企业在实际生产中的需求,构建了该企业的生产调度数学模型,该模型以生产时间、加工质量和生产成本为优化目标,并通过序关系分析法对多个优化目标进行权重的确定;为了求解上述数学模型,分析了遗传算法和禁忌搜索算法的特点,并结合遗传算法和禁忌搜索算法,提出了混合遗传算法的模型求解思路,有效提高遗传算法的求解能力。最后通过某建材装备企业的实例验证了该算法和调度模型的可行性和有效性。(3)分析了建材装备企业生产管理的实际需求,基于以上建立的调度模型和算法,确定了系统的总体设计框架和功能模块,设计和开发了符合企业实际生产调度需求的原型系统,系统在企业的实际生产中得到了良好的应用。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2017-03-01）
杨子豪,赵雪,田燕[10]（2016）在《ATO与MTO混合模式生产调度信息系统的设计》一文中研究指出结合企业生产实际,在深入分析和探讨中小机械制造企业的业务流程和生产组织特点的基础上,对其中的通用件信息化管理、通用件的主生产计划和物料需求计划的制定及生产作业的排程等关键技术进行了分析研究,提出了一种订单装配和存货生产相结合的生产调度信息系统框架,为中小型机械制造企业应对复杂的生产环境提供了理论和方法指导。(本文来源于《机械工程师》期刊2016年09期）
混合生产调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,但传统的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止;虽然之后出现了各种版本的自适应差分进化算法,但没有考虑到当代个体的适应值是否向着最优个体的适应值逼近,因此提出了一种新型的自适应差分进化算法FMDE;考虑到粒子群算法和差分进化算法类似,为了充分发挥两种算法的特点,提出了自适应差分进化和粒子群的混合算法PSO_FMDE;最后采用测试数据集对性能进行分析;实验结果表明,该算法根据进化过程中的搜索进度自适应地确定变异率,使算法易于跳出局部最优解,以提高全局搜索能力。PSO_FMDE算法较单一算法而言,性能更优,更易于靠近全局最优解。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混合生产调度论文参考文献
[1].彭乘风,陈庆新,毛宁,黎展滔.具有无序工序生产特征的混合柔性流水车间在线调度[J].计算机集成制造系统.2019
[2].周艳平,蔡素,李金鹏.一种粒子群和改进自适应差分进化混合算法及在生产调度中的应用[J].计算机测量与控制.2019
[3].池浩天,蒋朝辉,陈致蓬,桂卫华,陈奥.基于混合智能优化算法的炼钢-连铸生产调度方法[C].2018中国自动化大会(CAC2018)论文集.2018
[4].孔琳,王黎明,李方义,刘欣玥,王耿.基于机床加工匹配特性的混合流水车间绿色生产调度[J].计算机集成制造系统.2019
[5].赵俊.五金产品混合生产模式下的车间计划与调度方法研究[D].华中科技大学.2018
[6].王宇.混合差分进化及其生产调度优化研究[D].河南工业大学.2018
[7].杨书森,郭顺生.基于混合遗传算法的生产调度研究[J].机械制造.2017
[8].陈羊幸.面向焊接生产的混合流水车间调度问题研究[D].华中科技大学.2017
[9].杨书森.基于混合遗传算法的建材装备企业生产调度研究与应用[D].武汉理工大学.2017
[10].杨子豪,赵雪,田燕.ATO与MTO混合模式生产调度信息系统的设计[J].机械工程师.2016
论文知识图
