导读:本文包含了柔性车间调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:柔性作业车间调度,遗传算法,Powell搜索法
柔性车间调度论文文献综述
杨振泰,黎向锋,左敦稳,李堃,毕高杰[1]（2019）在《融合Powell搜索法的遗传算法求解柔性车间调度问题》一文中研究指出针对柔性车间调度问题,提出一种融合Powell搜索法的(改进)遗传算法(GA-Powell)。该算法分别以最大完工时间、机器总载荷和最大机器载荷为优化目标。考虑到柔性车间调度遗传算法中染色体编码方案的特殊性,对传统的Powell搜索法进行改进,以免在进化过程中产生不可行解。利用文献中的测试实例和Brandimarte测试实例测试GAPowell,验证了GA-Powell的可行性和有效性。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年09期）
何涛[2]（2019）在《面向智能制造的柔性车间调度算法研究》一文中研究指出研究多品种小批量生产的柔性作业车间调度,综合考虑最大完工时间、机台负荷率、总负荷率等因素,建立多目标函数;引入分解的思想,基于分解的多目标进化算法进行改进设计,对编码形式、交叉变异遗传操作等进行设计;最后引入标准的数据集进行验证,证明算法的正确性和有效性。(本文来源于《生产力研究》期刊2019年08期）
董海,戴瑶,张天瑞[3]（2019）在《云制造模式下基于变邻域动态烟花算法的柔性车间调度》一文中研究指出针对云制造模式下多目标柔性车间调度问题,考虑柔性车间零件加工的优化及云任务与自生产任务的协同调度,建立了以最大完工时间最小、机器利用率最大、碳排放量最小为最优指标的多目标柔性车间调度模型。在无需预先生成工件的加工路线的前提下,提出了一种基于变邻域搜索的动态烟花算法。通过变邻域搜索有效提高局部最优解的精度。引入进化速度的概念,利用进化速度计算算法迭代过程中需要更新的维度,实时调整相关参数,加速算法收敛,避免陷入局部最优。最后,通过对比仿真验证模型和算法的有效性和鲁棒性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年07期）
陈毅[4]（2019）在《L公司柔性车间调度与预防性维护集成优化》一文中研究指出生产调度是确保生产计划顺利完成的基础工作,合理安排车间生产调度可以提高机器设备的利用率、缩短生产周期、降低生产成本;而设备预防性维护则是保障设备可靠运行,保证设备生产效率和降低制造成本的关键。然两者之间存在耦合矛盾,即生产调度会影响机器负荷,进而影响到机器的可靠性和稳定性,设备衰退会造成设备失效,需要依靠维护作业来保证其长时间的可靠运行,但维护会占用机器的运作时间。在以往的研究中常将生产调度和设备维护作为两个独立的因素,分别进行研究,忽略了两者的相互影响,所以其研究成果实际应用起来与研究阶段的预期成效有较大差距,因此运用优化理论,对生产调度和设备维护的集成问题进行研究,构建贴近实际的联合优化模型,对指导企业生产实践,提升企业的生产效率和经济效益具有重要意义。L公司机械加工车间是多品种小批量生产模式下的柔性作业车间,目前仍采用人工制定调度计划的方式,且与维护计划是分部门独立计划和决策的,人工制定的调度计划数量有限且不一定优化,而且制定调度计划时,假设设备一直可用,并未考虑到设备的维护问题,不仅导致车间加工周期长,而且实际完工时间与计划之间存在较大偏差,影响后续计划的推进,还导致生产成本增加。准时交货和较低的生产成本是制造企业在激烈的市场竞争中获取优势的关键要素。因此本文的选取的研究目标是缩短L公司机械加工车间的加工周期和控制维护成本。本论文的研究内容包括以下几个方面:首先,全面综述了生产调度与设备维护集成问题的国内外研究现状,在此基础上对L公司机械加工车间生产调度和预防性维护的现状进行分析,总结了两者存在的问题,并有针对性地提出了改善对策。其次,构建了L公司柔性作业车间调度与预防性维护集成模型,并运用非支配排序遗传算法NRGA对集成模型进行优化求解,在运用NRGA求解过程中,设计了考虑生产调度与预防性维护集成特点的五层编码方法。最后对L公司机械加工车间的实际生产数据和设备故障数据进行整理分析,设计算例,并借助MATLAB2014b编程实现仿真计算。结果表明本文的研究能够有效缩短该车间的加工周期并控制维护成本。此外,通过将生产调度与预防性维护综合计划与独立计划、决策的方案的仿真效果对比也验证了本文构建的集成模型的有效性。(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
靳彬锋[5]（2019）在《基于遗传算法的多目标柔性车间调度问题研究》一文中研究指出制造业的变化折射出中国经济蕴含的潜力、积蓄的动力。柔性工厂调度作为制造业的关键生产过程,如何有效的实现调度目标,一直是制造行业关注的热点。本文给出了基于遗传算法的工厂调度求解方法,着重研究车间调度的多目标求解、应对机器故障和新任务插入后的重新调度等问题。首先,本论文针对车间调度的复杂性,比较了传统的调度算法和智能算法的应用情况,选取遗传算法来求解车间调度问题。其次,针对作业车间调度中应用遗传算法求解存在的早熟问题,对其搜索速度、收敛效果和最优解等方面进行分析研究,给出一种新的混合遗传算法。就初始种群进行了实数编码,根据距离将解空间的个体进行了排序,应用轮盘赌选择方法,采用了改进的交叉和变异算子,并结合了模拟退火算法,在每一代遗传进化中引入局部搜索,提高了算法的全局寻优能力。最后,针对车间生产过程中机器故障和新加工任务的插入问题,分别设计了重新调度策略,以应对此类突发状况。经过仿真实验,结果表明在机器发生故障、有新加工任务插入的情况下,所给算法仍可以满足调度目标,提高设备利用效率。(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-05-01）
吴继浩,杨涛[6]（2019）在《基于改进灰狼算法求解柔性车间调度问题》一文中研究指出柔性车间作业调度问题是一个复杂的NP问题,灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,多用于解决连续函数优化问题。针对柔性车间作业调度问题(FJSP),结合FJSP问题特点,提出改进灰狼算法(GSGWO)。采用新的种群生成机制,提高了狼群的多样性;结合模拟退火算法和遗传算法提出一种哨兵狼机制,解决灰狼优化算法在求解离散FJSP问题收敛速度慢,后期容易陷入局部收敛的现象。通过5个小规模Kacem实例和2个大规模的BRdata实例测试集的仿真结果表明,相对于标准的GWO和改进HGWO算法,GSGWO算法的优化性能有了很大的改善。GSGWO相对于GA,GASA也表现出了更好的优化性能,验证了所提算法的有效性。(本文来源于《制造业自动化》期刊2019年04期）
曹睿,侯向盼,金巳婷[7]（2019）在《基于改进遗传算法的柔性车间调度问题的研究》一文中研究指出分析柔性作业车间调度问题的特点,提出一种求解该问题的改进遗传算法。在以最大完工时间为性能指标情况下,设计一种基于改进算法的柔性车间调度方法,改变种群初始化方式提高搜索效率,结合问题特点设计合理的染色体编码方式、交叉算子和变异算子,提高求解效率。通过实验仿真,验证所提出的初始化方法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年02期）
王建朝,袁逸萍,李晓娟,熊宗慧[8]（2019）在《关键链约束理论解决柔性车间调度问题》一文中研究指出柔性作业车间的调度难题一直以来都是NP难题,随着加工零件数量和机床数量的增加,调度优化难度将会以呈指数倍增长。本研究提出以约束理论为基础依托,选用最小临界比规则及遗传算法,结合各自的优点对柔性作业车间基于关键链进行调度优化,有效的解决了传统遗传算法容易陷入局部最优和最小临界比规则鲁棒性不强等问题。使设计的调度算法更加地符合车间真实的制造生产状况,改善了制造过程中资源设备利用率相对较低的问题,把设计的算法和传统遗传调度算法解决典型的柔性作业车间难题得到的结论相对比,验证设计算法的优势。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年02期）
鞠录岩,杨建军,张建兵,郭龙龙,李锁斌[9]（2019）在《改进NSGA算法求解多目标柔性车间作业调度问题》一文中研究指出在多目标柔性车间作业调度问题的研究中,求解算法与多目标处理至关重要。因此,基于非支配排序遗传算法提出了改进遗传算法求解该问题,设计了相应的矩阵编码、交叉算子,改进了非劣前沿分级方法,并提出了基于Pareto等级的自适应变异算子以及精英保留策略。实例计算表明,该算法可以利用传统遗传算法全局搜索能力的同时可以防止早熟现象的发生。改进非劣前沿分级方法可以快速得到Pareto最优解集,进一步减小了计算复杂度,而且可以根据种群的多样性改变变异概率,有利于保持种群多样性、发掘潜力个体。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年13期）
张贵军,王文,周晓根,王柳静[10]（2018）在《基于动态策略的差分进化柔性车间优化调度》一文中研究指出针对柔性作业车间调度问题,提出基于动态策略的差分进化优化方法。首先,基于差分进化算法框架,考虑个体之间的距离,设计种群拥挤度指标来衡量当前种群的分布情况,进而自适应判断算法所处阶段;然后,针对不同阶段的特点设计相应的变异策略池,实现变异策略的动态阶段选择,达到提高算法搜索效率的目的;最后,10个标准测试函数的计算结果表明了所提方法的有效性,进一步,采用工序和机器双层编码的方式,以最大完工时间为目标,求解得到作业车间调度测试问题的最佳调度方案。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年10期）
柔性车间调度论文开题报告
（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：
研究多品种小批量生产的柔性作业车间调度,综合考虑最大完工时间、机台负荷率、总负荷率等因素,建立多目标函数;引入分解的思想,基于分解的多目标进化算法进行改进设计,对编码形式、交叉变异遗传操作等进行设计;最后引入标准的数据集进行验证,证明算法的正确性和有效性。
（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。
柔性车间调度论文参考文献
[1].杨振泰,黎向锋,左敦稳,李堃,毕高杰.融合Powell搜索法的遗传算法求解柔性车间调度问题[J].现代制造工程.2019
[2].何涛.面向智能制造的柔性车间调度算法研究[J].生产力研究.2019
[3].董海,戴瑶,张天瑞.云制造模式下基于变邻域动态烟花算法的柔性车间调度[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[4].陈毅.L公司柔性车间调度与预防性维护集成优化[D].贵州大学.2019
[5].靳彬锋.基于遗传算法的多目标柔性车间调度问题研究[D].宁夏大学.2019
[6].吴继浩,杨涛.基于改进灰狼算法求解柔性车间调度问题[J].制造业自动化.2019
[7].曹睿,侯向盼,金巳婷.基于改进遗传算法的柔性车间调度问题的研究[J].计算机与数字工程.2019
[8].王建朝,袁逸萍,李晓娟,熊宗慧.关键链约束理论解决柔性车间调度问题[J].机械设计与制造.2019
[9].鞠录岩,杨建军,张建兵,郭龙龙,李锁斌.改进NSGA算法求解多目标柔性车间作业调度问题[J].计算机工程与应用.2019
[10].张贵军,王文,周晓根,王柳静.基于动态策略的差分进化柔性车间优化调度[J].计算机科学.2018