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基于遺傳算法的綠色制造車間調(diào)度方法研究(開題報(bào)告).doc

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基于遺傳算法的綠色制造車間調(diào)度方法研究(開題報(bào)告),畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)開題報(bào)告1、課題的目的及意義(含國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀分析或設(shè)計(jì)方案比較、選型分析等)綠色制造(greenmanufacturing)是一種現(xiàn)代制造模式,它綜合考慮環(huán)境影響和資源刀耗的影響,運(yùn)用先進(jìn)的制造技術(shù),信息技術(shù),自動(dòng)化技術(shù),系統(tǒng)工程技術(shù),現(xiàn)代管理技術(shù)以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品在全生命周期中對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響最小,資源利...
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分類: 論文>開題報(bào)告

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畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)開題報(bào)告

1、課題的目的及意義(含國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀分析或設(shè)計(jì)方案比較、選型分析等)
綠色制造(Green Manufacturing)是一種現(xiàn)代制造模式,它綜合考慮環(huán)境影響和資源刀耗的影響,運(yùn)用先進(jìn)的制造技術(shù),信息技術(shù),自動(dòng)化技術(shù),系統(tǒng)工程技術(shù),現(xiàn)代管理技術(shù)以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品在全生命周期中對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響最小,資源利用率最高,使企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益不社會(huì)效益協(xié)調(diào)優(yōu)化,增強(qiáng)企業(yè)的競爭力。
調(diào)度,就是為了實(shí)現(xiàn)某一目的而對(duì)共同使用的資源進(jìn)行時(shí)間上的分配。而車間調(diào)度就是對(duì)一個(gè)可用的制造資源集在時(shí)間上進(jìn)行加工任務(wù)(加工工件)集合的分配,將作業(yè)(加工操作)均衡地安排到各機(jī)器,并合理地安排作業(yè)的加工次序和開始時(shí)間,同時(shí)優(yōu)化一些性能指標(biāo),在執(zhí)行這些作業(yè)或者任務(wù)時(shí)需要滿足某些限制條件,如作業(yè)的到達(dá)時(shí)間、完工的限定時(shí)間、作業(yè)的加工順序、資源對(duì)加工時(shí)間的影響等。 
車間調(diào)度是制造系統(tǒng)的一個(gè)研究熱點(diǎn),他不僅是一個(gè)典型的NP難題,也是至今為止所有組合優(yōu)化問題中最難問題之一,所以得到了廣泛的關(guān)注。車間調(diào)度是生產(chǎn)管理的核心內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù),科學(xué)制定車間調(diào)度方案對(duì)提高企業(yè)的生產(chǎn)效率具有重要意義,不僅能夠有效地降低設(shè)備的空置率,縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期,并且還能降低生產(chǎn)成本和增加經(jīng)濟(jì)效益。近幾十年來,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,生產(chǎn)規(guī)模越來越大,復(fù)雜性越來越高,各類生戶過程都發(fā)生了顯著的變化,其主要特征是生產(chǎn)規(guī)模的大型化和生產(chǎn)過程的連續(xù)化,因此又企業(yè)的管理和生產(chǎn)過程的監(jiān)控都提出了更高的要求。在企業(yè)實(shí)施綠色制造的過程中,車IE是最基本的生產(chǎn)單元,車間調(diào)度可以利用現(xiàn)有的資源(加工能力),滿足被加工任務(wù)所需的各種約束(加工次序、所需機(jī)器等),使所有的任務(wù)能盡量按時(shí)完成(性能指標(biāo)最小)。車間元度是實(shí)施綠色制造過程中系統(tǒng)管理技術(shù),運(yùn)籌技術(shù)與優(yōu)化技術(shù)發(fā)展的核心內(nèi)容。有效的調(diào)度方法和優(yōu)化技術(shù)研究和應(yīng)用,是綠色制造技術(shù)實(shí)踐的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,因此面向綠色制造泊車間調(diào)度方法研究具有重要的理論和使用價(jià)值。
自1954年,Johnson對(duì)兩臺(tái)機(jī)床的FlowShop型調(diào)度問題進(jìn)行了研究以后,對(duì)車間調(diào)度問題的研究便廣泛展開。最初對(duì)于這方面的研究是集中在整數(shù)規(guī)劃、仿真和基于簡單規(guī)則的啟發(fā)式算法上,這些方法不是調(diào)度結(jié)果不理想就是難以解決復(fù)雜問題。隨著各種新的相關(guān)學(xué)科與優(yōu)化技術(shù)的建立與發(fā)展,在調(diào)度領(lǐng)域也出現(xiàn)了許多新的優(yōu)化方法,比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬退火法、遺傳算法、禁忌搜索法等,使得調(diào)度問題的研究方法向多元化方向發(fā)展。下面我們分別對(duì)這些方法進(jìn)行總結(jié):
(l)基于運(yùn)籌學(xué)的方法
運(yùn)籌學(xué)的方法是將車間調(diào)度問題簡化為數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,采用基于枚舉思想的分枝定界法或動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行解決調(diào)度最優(yōu)化或近優(yōu)化問題,屬于精確方法。其中,分枝定界方法(Branch&Bound,簡稱BB)的實(shí)現(xiàn)方法是動(dòng)態(tài)構(gòu)造一個(gè)表示調(diào)度問題所有可行解的樹,通過對(duì)樹的搜索尋找調(diào)度問題的最優(yōu)解。這種方法從它誕生之日起,流行了很多年。對(duì)于工件個(gè)數(shù)小于250的調(diào)度問題,分枝定界法是適宜的,但當(dāng)問題規(guī)模增大時(shí),計(jì)算量將急劇膨脹。另外,BB方法對(duì)初始上界值相當(dāng)敏感,如果初始上界值設(shè)置不當(dāng),則不能得到最優(yōu)的可行解。分枝定界法只
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