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基于混合智能优化算法的自动排程技术研究与应用
| 论文题名： | 基于混合智能优化算法的自动排程技术研究与应用 |
| 关键词： | 离散型制造;自动排程技术;混合智能优化算法 |
| 摘要： | 随着“工业4.0”和“中国制造2025”政策的推广和实施，传统制造业对于智能转型的需求日益迫切。然而，许多离散型制造车间在生产排程方面仍然存在一系列挑战，例如过度依赖人工、排期不精准以及资源浪费等问题。这些挑战不仅影响了企业的竞争力和生产效益，而且也拖延了智能转型的进程。因此，自动排程技术应运而生，它是一种利用信息技术、优化算法和人工智能来提高排程准确性和适应性的技术。 为了在离散型制造车间实现自动排程技术的应用，本文先建立实际问题的数学模型，然后研究和改进智能优化算法，最终设计并开发了一款自动排程系统。具体内容如下： （1）通过分析离散型制造车间的实际生产需求，提出了一个考虑准备时间和成组约束的高维多目标柔性作业车间调度问题（Many-objectiveFlexibleJobShopSchedulingProblem，MaOFJSP）模型。同时总结车间最关注的性能指标，确定了问题的优化目标为最小化最大完工时间、最大机器负荷、机器总负荷、总拖期和总准备时间。 （2）提出了一种基于第三代非支配排序遗传算法（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmⅢ，NSGA-Ⅲ）的混合智能优化算法，以求解考虑准备时间和成组约束的MaOFJSP。为了优化NSGA-Ⅲ算法的性能，改进种群初始化方法以提升初始种群的质量，改进精英保留策略以维持种群的多样性，引入变邻域搜索算法以提升算法的寻优能力。最后通过与其他算法的对比实验验证了优化策略的有效性和优越性。 （3）以汽车线束制造车间为例，总结生产排程的业务特性，设计并实现了一个应用于离散型制造车间的自动排程系统。该系统集成了以上提出的MaOFJSP模型和混合智能优化算法，能够根据客户需求提供一组最佳排程方案，以验证自动排程技术的应用价值。 |
| 作者： | 方希 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 张晋东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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