基于智能优化算法的不相关并行机调度研究
在工业互联网的背景下，我国制造业系统不断升级，不断向信息化、数字化、智能化方向迈进，努力构建产品、资源、制造、服务一体化智能协同制造模式。面对多样的定制化需求、多变的生产环境以及复杂的工艺约束，多品种、小批量的柔性化生产制造模式逐渐成为主流，同时也为调度系统的建设带来了一定的挑战。调度作为制造系统的重要组成部分，提高调度系统的柔性化水平也是响应智能协同制造模式的一种重要方式。结合企业实际生产情况，本文围绕不相关并行机调度展开研究，针对多种可用性约束，特别是考虑产品批量约束，形成多约束不相关并行机调度问题，在模拟退火算法和分组教学优化算法的基础上结合问题约束设计策略进行求解，最后将算法应用到J公司实际问题求解中。本文主要研究内容如下: （1）针对考虑设置时间的不相关并行机调度问题，采用基于关键路径的邻域搜索方式的模拟退火算法（SA-CP）进行求解。首先通过问题分析，构建以最小化最大完工时间为优化目标的混合整数规划模型，针对问题特点采用基于实数与权重复合的编码方式，其次提出了一种基于关键路径的邻域搜索方式的启发式规则，并将这个启发式规则融入到了模拟退火算法的搜索算子中，以提高算法的搜索效率，最后通过仿真实验将SA-CP与其他算法求解考虑设置时间的不相关并行机调度问题进行对比，验证了SA-CP求解此类问题的有效性。 （2）针对考虑产品批量约束和机器适用性约束的不相关并行机调度问题，首先构建的问题调度模型以最小化最大完工时间为优化目标，将批量调度与不相关并行机调度结合，同时兼顾机器适用性约束。其次提出了一种将模拟退火算法的Metropolis准则融入分组教学优化算法的混合分组教学优化算法（HGTOA）,采用基于权重的编码方式将离散的调度问题连续化，Metropolis准则的融入很好的解决了分组教学优化算法收敛速度过快的缺点，最后通过仿真实验证实了HGTOA求解此类问题的有效性。 （3）以国内某纺织制造公司织片车间为例，总结调度需求，将设置时间约束、机器适用性约束和产品批量约束综合考虑，构建多种可用性约束作用下的不相关并行机问题调度模型，采用基于双重权重编码方式的混合分组教学优化算法进行求解，通过仿真实验证实该算法求解此类的有效性，最后将HGTOA用于实际生产案例求解。 本文针对不同约束下的不相关并行机调度问题，分别提出SA-CP与HGTOA算法进行求解，通过仿真实验验证了算法的优越性。以J公司生产状况为例，将多种约束综合考虑，通过求解实际生产案例验证了算法的有效性和可行性。
不相关并行机调度;模拟退火算法;分组教学优化算法;智能优化算法
武汉纺织大学
硕士
机械
杜利珍
2023
中文
TP18;TB497
2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）