分布式置换流水车间低碳调度问题

作     者：卞珺生 

作者单位：沈阳大学 

学位级别：硕士

导师姓名：齐晓轩

授予年度：2023年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：分布式置换流水车间调度 低碳调度问题 NEH 松鼠算法 聚类算法 

摘      要：随着全球经济一体化的发展,分布式调度已成为企业关注的热点之一,优化分布式置换流水车间的生产效率更是各企业关注的重要研究方向之一。本文旨在解决这一问题,设计一种算法来优化工件分配和排序阶段,从而提高低碳调度的效率。通过本文的研究,期望能够为实际生产提供有益的启示,为企业提高经济效益、提升竞争力提供帮助。首先,为解决分布式置换流水车间工件分配问题,提出了一种考虑低碳问题的分布式置换流水车间调度模型,并采用NEH-D(NEH-DBSCAN)启发式算法进行求解,该算法结合了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类与NEH算法,将加工时间相近的工件利用DBSCAN算法聚类,从而将加工时间相近的工件分配到相似类簇,并计算类簇均值做代表点,利用NEH算法将类簇排序,从而解决NEH方法计算量较大的问题。再依据该顺序依次将类聚集中的工件平均随机分配到各个工厂,从而得到初始调度串,重复进行类簇内工件分配操作得到初始调度串集,从而解决车间之间负载不平衡的问题。其次,为解决分布式置换流水车间工件排序问题,提出了一种改进的松鼠搜索算法(Fitness Peak Clustering-Improved Squirrel search Algorithm,FPC-SSA)来解决分布式置换流水车间低碳调度问题。该算法结合了适应度峰值聚类算法(Fitness Peak Clustering,FPC)的思想,改进了松鼠算法的搜索策略,以应对松鼠算法容易过早收敛的问题,并解决了橡树样本选择和算法停止条件确定的问题;提出以样本多样性为基础的类簇合并与分裂策略以及松鼠算法普通树交互学习策略,使改进松鼠算法在算法前期重视全局搜索,防止算法过早收敛,算法后期重视局部搜索,加快算法收敛;改进FPC-SSA算法夏季搜索策略,增强算法对解空间的搜索能力;提出季节常数计算策略和FPC-SSA算法冬季随机样本生成策略,从而防止算法陷入局部最优。在某电液控系统制造企业案例和某汽车左侧围外板加工车间的实际工程案例数据上,采用NEH-D算法和FPC-SSA算法解决分布式置换流水车间低碳调度车问题,并于其他方法进行比较。评估结果显示本文的方法具有较好的鲁棒性和准确性,可为工业生产流程优化提供参考。