基于混合PSO多目標(biāo)車間調(diào)度的精沖行業(yè)MES研究與實現(xiàn).pdf

1、當(dāng)前，國際產(chǎn)業(yè)面臨深刻變革，新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合，推動著各國制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級。國家立足于國際產(chǎn)業(yè)變革大勢，提出的全面提升中國制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量和水平的“中國制造2025”行動綱領(lǐng)，推動國家制造業(yè)工業(yè)化和信息化深度融合，從而提升國家制造業(yè)水平。本文以“智慧工廠”為研究背景，通過分析當(dāng)前MES及車間調(diào)度算法的研究現(xiàn)狀和不足，結(jié)合精密沖壓行業(yè)的生產(chǎn)特點，設(shè)計了一套針對精密沖壓行業(yè)的MES系統(tǒng)，并深入研究了混合粒子群車間調(diào)度算法及應(yīng)用

2、。研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點包括：
　　1、深入分析了精密沖壓行業(yè)車間調(diào)度的特點，對精密沖壓車間調(diào)度問題的完工時間、機臺負荷、生產(chǎn)成本等生產(chǎn)性能指標(biāo)及生產(chǎn)約束條件利用數(shù)學(xué)公式進行表達，最終構(gòu)建了與精密沖壓行業(yè)生產(chǎn)實際相符合的數(shù)學(xué)模型；
　　2、借鑒遺傳算法編碼優(yōu)點，結(jié)合粒子群算法在求解約束優(yōu)化問題的先天優(yōu)勢，設(shè)計了一種改進的混合粒子優(yōu)化算法。
　?。?）以染色體編碼的形式將粒子進行離散化，同時采用了分段編碼的方法，使得粒子

3、的編碼過程兼顧考慮了機臺負載平衡問題，從而在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題極具優(yōu)勢；
　　（2）利用隨機選擇和基于機臺最大負荷最小選擇的方法相結(jié)合的方法對種群進行初始化，充分考慮了種群的多樣性和算法的收斂效率的沖突問題；
　?。?）基于編碼特點，以交叉算子均勻交叉、次序交叉的方式分別對粒子的多段染色體進行更新；
　?。?）增加局部搜索機制，以增強算法跳出局部最優(yōu)的能力；
　　（5）設(shè)計了一種基于范圍的隨機權(quán)重相對加權(quán)法，實現(xiàn)

4、了對求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)建；
　　3、圍繞所設(shè)計算法的求解性能及其解決實際生產(chǎn)問題的有效性進行了一系列測試。對Brandimarte設(shè)計的9個標(biāo)準(zhǔn)車間調(diào)度測試問題進行算法仿真實驗，驗證了所設(shè)計算法的優(yōu)異性和穩(wěn)定性，同時利用工廠實際算例驗證了其解決實際精密沖壓車間調(diào)度問題的有效性；
　　4、密切結(jié)合精密沖壓企業(yè)的生產(chǎn)特點及其信息化程度，參照國家信息化標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計了一套適應(yīng)當(dāng)前多元化用戶需求、能對市場變化快速響應(yīng)的精密