基于网络图的不确定工艺规划与调度集成优化方法研究

作     者：李荣诚 

作者单位：西安理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：魏锋涛;李玉玺

授予年度：2024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)] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：工艺规划与调度集成 网络图 不确定因素 改进和声搜索算法 系统设计与实现 

摘      要：工艺规划与车间调度是制造系统中的两个重要组成部分,两者的集成优化可有效解决串行生产模式中出现的协调困难以及调度瓶颈等问题,从而有效提高资源利用率以及减少生产周期成本,根据网络图输入工艺信息的集成方式可以给予调度系统更高的支持,进行更合理的优化。因此,本文主要研究基于网络图的工艺规划与调度集成优化方法,考虑不确定因素对生产调度的影响,建立考虑不确定加工时间以及机器故障的工艺规划与调度集成模型,结合工程实例,利用改进和声搜索优化算法对其进行优化求解,验证了所提集成优化方法的有效性。本文主要工作内容如下: 分析了传统串行模式以及现有的集成优化方式的优缺点,通过对比实验验证基于网络图的IPPS集成优化方式的有效性;同时考虑了IPPS问题中的不确定性以及多目标性,构建了基于网络图的不确定IPPS优化体系框架,并对各部分内容进行阐述以及相关关系进行分析。 以网络图输入工艺信息的方式为基础,建立了基于网络图的IPPS的数学模型;并对不确定因素进行综合分析,结合模糊数理论,建立了考虑不确定加工时间的IPPS数学模型;结合重调度理论,建立了考虑机器故障的IPPS数学模型,为后续进行多目标不确定优化设计奠定模型基础。 设计了一种用于解决基于网络图的IPPS问题的优化求解算法。以和声搜索算法为基础,设计了专用编解码方式;面向单目标以及多目标问题,针对和声搜索算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,采用了多策略对和声搜索算法进行改进,并结合IPPS测试算例进行了求解。在单目标优化问题中,所提出的改进单目标和声搜索算法求得的最大完工时间均小于对比算法;在多目标优化问题中,所提出的改进多目标和声搜索算法所求得的解集在Pareto最优解占比率以及间距指标上均优于对比算法,结果验证了改进和声搜索算法应用于IPPS问题中的有效性,为后续解决多目标不确定优化设计提供算法支持。 结合工程实例进行基于网络图的工艺规划与调度集成优化设计。利用改进和声搜索算法进行单目标、多目标以及多目标不确定的优化设计,并对结果进行对比分析,在单目标优化设计中,所提IHS算法求得完工时间为当前最优的445s,求得最优解所需时间缩短了43.7%;在多目标以及多目标不确定的优化设计中,所提的MOIHS算法在Pareto最优解占比率以及间距指标上均优于对比算法;在考虑机器故障的静态、动态调度中,所提算法求得的完工时间均优于对比算法;并同时考虑两方面不确定因素进行综合优化设计,求解结果验证了所建立的数学模型以及所设计的改进和声搜索算法的有效性。 设计开发了基于网络图的工艺规划与调度集成优化原型系统,基于***以及SpringBoot框架对前后端进行编写设计,通过需求分析设计了原型系统的功能模块,实现了用户管理,资源管理以及调度管理等功能,为基于网络图的工艺规划与调度集成生产提供了系统支持。