基于混合優(yōu)化算法的雙資源多目標(biāo)車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)研究.pdf

1、車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度是制造系統(tǒng)的基礎(chǔ)，生產(chǎn)調(diào)度的優(yōu)化是先進(jìn)制造技術(shù)和現(xiàn)代管理技術(shù)的核心技術(shù)。有關(guān)資料表明，制造過(guò)程95％的時(shí)間消耗在非切削過(guò)程中，因此制造過(guò)程的調(diào)度技術(shù)，將在很大程度上影響制造的成本和效率。在車(chē)間調(diào)度問(wèn)題中需要考慮的因素有很多，從工人、設(shè)備等資源方面到需要優(yōu)化的各種目標(biāo)，其復(fù)雜性和不可預(yù)知性增加了研究難度。因此，有效的調(diào)度方法與優(yōu)化技術(shù)的研究，對(duì)于先進(jìn)制造企業(yè)的現(xiàn)代化具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。 分析雙資源多目標(biāo)車(chē)間調(diào)

2、度問(wèn)題的特點(diǎn)和發(fā)展現(xiàn)狀，考慮加工設(shè)備和操作工人兩種生產(chǎn)資源對(duì)各種優(yōu)化目標(biāo)的約束影響，引入了多目標(biāo)決策理論，并將層次分析法作為解決該問(wèn)題的一個(gè)理論支持。 針對(duì)雙資源約束的車(chē)間調(diào)度問(wèn)題，建立數(shù)學(xué)模型，利用遺傳算法優(yōu)良的全局搜索性能和禁忌搜索算法優(yōu)良的局部搜索性能，提出一種基于遺傳算法和禁忌搜索算法的混合調(diào)度算法，使用多目標(biāo)決策理論，使生產(chǎn)周期、零件總延誤時(shí)間、設(shè)備閑置時(shí)間、人員閑置時(shí)間的綜合指標(biāo)值為最小，得到多目標(biāo)的最優(yōu)解或次優(yōu)解。