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面向离散制造行业的MES系统关键技术研究

面向离散制造行业的MES系统关键技术研究

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作者：陈红明中国矿业大学

学位级别：硕士

离散制造行业作为制造业的重要一环,其行业特点导致其信息化起步阶段较晚,不过目前受到国家越来越多的关注与重视。由于离散制造行业生产过程的复杂性,其生产数据信息量庞大、采集困难;管理层与车间层信息无法及时互通,出现“信息孤岛... 详细信息

离散制造行业作为制造业的重要一环,其行业特点导致其信息化起步阶段较晚,不过目前受到国家越来越多的关注与重视。由于离散制造行业生产过程的复杂性,其生产数据信息量庞大、采集困难;管理层与车间层信息无法及时互通,出现“信息孤岛”问题,影响生产效率;产品生产工艺及工序繁杂,车间生产情况多变,难以实现高效率的生产调度。本文通过收集大量离散制造行业存在的难题及痛点,认真分析相关离散制造型企业生产特点及功能需求,设计了一款应用于离散制造行业的MES系统,可以完成车间生产管理的基本需求以及解决车间生产调度的问题。本文主要研究内容如下:（1）分析了离散制造行业车间的生产特点,总结并提出了面向离散制造行业的MES系统功能需求。根据离散制造行业MES系统的功能需求,设计了离散制造行业的MES系统总体框架。（2）分析了统一建模语言（UML）对MES系统进行建模的优越性,采用UML建模对MES系统各个功能模块的业务流程及功能需求进行分析与设计,完成了系统的静态建模和动态建模。（3）分析了离散制造行业生产调度的难点,研究了用于解决生产调度的相关算法,基于模拟退火算法与遗传算法,提出了一种改进的混合遗传算法,开展了调度算法对比实验,验证了所提算法在离散制造行业中生产调度的优越性。（4）开发了离散制造行业MES系统软件,测试软件各个功能模块,验证了软件运行的可行性;在离散制造型企业进行软件的工业性测试,进一步验证了软件各功能模块运行的可行性。本文共有图58幅,表13个,参考文献87篇。

关键词： MES系统离散制造行业 UML建模生产调度改进的混合遗传算法

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改进的小生境遗传算法求解Job Shop问题

改进的小生境遗传算法求解Job Shop问题

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作者：程国力大连交通大学

学位级别：硕士

调度理论这一概念最早来自对制造车间生产计划的研究。恰当的车间生产指挥与调度是实现整个过程效率更高,柔性更好与可靠性更佳的重要环节。车间生产调度系统不仅是能够将企业的生产效率达到最大化目的的重要途径,与此同时也是制造系统... 详细信息

调度理论这一概念最早来自对制造车间生产计划的研究。恰当的车间生产指挥与调度是实现整个过程效率更高,柔性更好与可靠性更佳的重要环节。车间生产调度系统不仅是能够将企业的生产效率达到最大化目的的重要途径,与此同时也是制造系统生产管理的核心内容。另一方面,因为此类现象一般具有离散,多机,动态,多变量与约束性等典型的NP-hard性,因此在NP问题的处理解决上有着积极重要作用。遗传算法是一种依据自然界里生物进化原理而产生的并行性强,自适应,随机的全局搜索算法。它把生物在进化过程中的自然选择,优胜劣汰,适者生存和随机变异的思想应用到求解空间搜索最优解的问题上,是一种多参数多群体的并行优化方法。近年来,因其思想不复杂,比较容易实现和良好的寻优能力,使它在众多领域取得了广泛的应用,例如对于复杂的多目标规划问题,人工生命及神经网络问题,机器学习问题,智能控制问题等,都证明了遗传算法是其中相对更优秀的求解途径。本文主要针对车间调度中典型的调度问题（JSP）提出了一种符合该问题的基于自适应技术的隔离小生境遗传算法。改进的混合遗传算法首先从初始解空间的产生入手,将解空间分为不同的子空间,一方面可以更好的发挥传统遗传算法的并行性,另一方面引入劣种不活原则和同种相斥原则,使得算法更加符合自然界生物进化的规律,并且增加了子群体之间的竞争,提高了全局搜索能力。同时,在每一个子群体进化的过程中,引入自适应变化的交叉变异概率,使得整个算法在保证了解空间多样性的同时,加强了跳出局部最优解的能力,交叉变异效率也更高,从而大大提升收敛速度。最后在上述工作基础上,设计了车间调度系统,在这其中能够动态地监测全部运行流程,进一步证明了改进遗传算法的有效性。

关键词：遗传算法改进的混合遗传算法车间调度

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自动化码头集装箱船舶倍内配载问题研究

自动化码头集装箱船舶倍内配载问题研究

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自动化集装箱码头应用技术交流会

作者：何钢张耀周梁燕柴佳祺上海振华重工(集团)股份有限公司陆上重工设计研究院自动化项目管理小组

集装箱船舶倍内配载是自动化码头出口业务中的一个重要环节,核心问题旨在根据船方所提供的预配要求和码头方的实际作业工艺,决策待配出口箱的船舶积载位置和配载顺序,以此确定倍内配载作业计划,系统性地辅助并引导场地和岸边机械进行合... 详细信息

集装箱船舶倍内配载是自动化码头出口业务中的一个重要环节,核心问题旨在根据船方所提供的预配要求和码头方的实际作业工艺,决策待配出口箱的船舶积载位置和配载顺序,以此确定倍内配载作业计划,系统性地辅助并引导场地和岸边机械进行合理、有序的生产作业。本文首先对船舶倍内配载问题进行数学抽象,构建倍内配载问题的数学模型。在模型基础上,设计了一种改进的混合遗传算法,融入了A算法的启发式搜索思想。最后以某自动化码头为研究实例,对倍内配载问题进行求解,结果表明本文所提出的模型和算法可有效、合理地解决集装箱船舶倍内配载中的关键决策问题。相关研究思路与方法对船舶倍内配载计划以及自动化码头生产计划调度方面的研究均具有一定的理论借鉴意义和实际应用价值。

关键词：船舶倍内配载配载位置配载顺序改进的混合遗传算法

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