基于Petri網(wǎng)的智能制造系統(tǒng)建模和調(diào)度方法研究.pdf

1、隨著定制化制造的逐漸興起，智能制造系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用，隨之帶來(lái)的智能調(diào)度問(wèn)題成為研究的熱點(diǎn)。特別是工業(yè)4.0的提出，使得智能調(diào)度在智能制造中的智能工廠和智能物流兩方面扮演著核心大腦的角色，是智能制造的基礎(chǔ)。大多數(shù)的智能調(diào)度問(wèn)題都是組合優(yōu)化問(wèn)題，關(guān)于其計(jì)算理論已經(jīng)被證明是NP-hard問(wèn)題。傳統(tǒng)的研究組合優(yōu)化的方法無(wú)法在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求得調(diào)度問(wèn)題的最優(yōu)解，隨后人們開(kāi)始研究在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求得近優(yōu)解以滿足生產(chǎn)調(diào)度的需求?；诖吮疚木唧w的研究?jī)?nèi)

2、容有如下三方面：
　?。?）在智能制造系統(tǒng)的建模方面，本文研究了如何利用Petri網(wǎng)對(duì)智能制造系統(tǒng)建模分析，并提出了從基本制造單元到整個(gè)制造系統(tǒng)的建模思想。對(duì)于系統(tǒng)模型死鎖方面的研究，通過(guò)分析Petri網(wǎng)系統(tǒng)的可達(dá)圖來(lái)判斷系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的死鎖情況，并利用所建立的模型研究了單任務(wù)和多任務(wù)的調(diào)度方法。
　　（2）在研究批量調(diào)度的過(guò)程中，本文提出結(jié)合遺傳算法和模擬退火算法形成混合算法應(yīng)用于智能調(diào)度領(lǐng)域的思想。這樣既利用了模擬退火算

3、法全局搜索的能力，又兼顧了遺傳算法快速收斂的性質(zhì)，通過(guò)與遺傳算法進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行分析，證明混合算法的調(diào)度結(jié)果更好。
　?。?）對(duì)調(diào)度任務(wù)進(jìn)行分析，通過(guò)將任務(wù)類(lèi)型按交期情況分為確定交期和模糊交期兩類(lèi)問(wèn)題，使調(diào)度算法的研究更具有針對(duì)性。特別是模糊交期問(wèn)題，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行建模分析，使算法變成真正以加工成本為評(píng)判的調(diào)度算法，進(jìn)而更加接近實(shí)際情況，應(yīng)用范圍大大變廣。
　　通過(guò)對(duì)以上三方面的研究，本文提出根據(jù)調(diào)度規(guī)模的