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智能制造系统多目标车间调度研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Multi-Objective Scheduling Optimization of Job-shop in Intelligent Manufacturing System
【作者】 潘全科;
【导师】 朱剑英;
【学位授予单位】 南京航空航天大学;
【学科专业名称】 机械电子工程
【学位年度】 2003
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 南京航空航天大学
【网络出版投稿时间】 2004-05-26
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 作业调度; 遗传算法; 多目标; 多资源; 动态调度; 批量生产;
【英文关键词】 job shop; genetic algorithm; multi-objective; multi-resource; dynamic scheduling; batch production.;
【中文摘要】 车间调度的研究不但具有重要的理论价值而且具有实用意义。本文研究了智能制造系统的多目标车间调度问题,主要工作如下: 将双向调度方法嵌入到遗传算法中,得到了一种新调度算法。算法中关键零件采用反向调度,尽可能地满足交货期要求;一般零件采用前向调度方法,利用剩余的车间资源,尽可能早完工。通过遗传算法的全局搜索,得到最佳的调度结果。仿真结果表明该算法是可行的,在生产中有一定的优越性。 将神经网络和遗传算法相结合,研究了生产周期与生产费用双目标调度问题。仿真表明,通过神经网络对不同情况下的数据进行学习,就可以得到反映不同生产率和生产成本要求的最优调度方案。 研究了多资源多工艺多目标的作业调度优化问题,提出了一种产生活动调度的启发式算法。该算法能够较快地得到“FT10”的最优解。验算了23个经典调度问题,得到的结果优于国外学者的结果。 研究了批量作业调度问题,提出了批量调度算法。算法中采用了三种提高生产率的策略。建立了多资源多工艺多目标的动态调度模型,提出了动态调度算法。采用基于周期和事件驱...
【英文摘要】 The multi-objective scheduling optimization of the job-shops is very important because of its theoretical and practical significance. The subject is studied in this thesis and several innovations are presented. A new approach is developed combining the genetic algorithm with a bi-directional approach. The critical jobs must be scheduled by the backward algorithm, which ensures the necessary resources allocated to the most important jobs; then the remaining jobs are scheduled with a forw...

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导师:朱剑英    导师单位:南京航空航天大学    学位授予单位:南京航空航天大学
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