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摘要:離散制造業(yè)車間作業(yè)調(diào)度問題一直是生產(chǎn)制造過程組合優(yōu)化的熱點(diǎn)問題之一。由于離散制造生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜，很多車間作業(yè)調(diào)度方案與實(shí)際車間環(huán)境脫節(jié)，致使調(diào)度系統(tǒng)難于指導(dǎo)車間作業(yè)順利進(jìn)行。本文用RFID技術(shù)采集無錫圣馬科技有限公司模具制造加工車間的信息，構(gòu)建調(diào)度模型，利用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化給出調(diào)度方案。 本文首先利用物聯(lián)網(wǎng)感知層RFID技術(shù)進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)采集。針對(duì)無錫圣馬科技有限公司模具制造加工車間的具體情況，部署了50個(gè)標(biāo)簽和9個(gè)讀卡器。為了使讀卡器讀到的標(biāo)簽數(shù)量最大化，將標(biāo)簽位置用于編程，根據(jù)基本粒子群算法優(yōu)化讀卡器的位置。經(jīng)Matlab仿真后，將讀卡器部署到該制造車間中，采集實(shí)際的加工信息。 -接著，根據(jù)無錫圣馬科技有限公司的實(shí)際情況和客戶要求，擬定了任務(wù)完成時(shí)間最短的優(yōu)化目標(biāo)，建立調(diào)度模型。因?yàn)榱Ｗ尤核惴ㄈ菀紫萑刖植孔顑?yōu)，而且在后期搜索中，搜索速度很慢、種群多樣性減少，所以，在此引入遺傳算法來改進(jìn)粒子群算法。然后根據(jù)改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行車間調(diào)度規(guī)劃，經(jīng)Matlab仿真，得出優(yōu)化調(diào)度方案。將改進(jìn)的粒子群算法調(diào)度結(jié)果和遺傳算法、粒子群算法的結(jié)果進(jìn)行比較，繪制了迭代次數(shù)比較曲線和結(jié)果比較表格。結(jié)果表明，改進(jìn)的粒子群算法更能滿足要求，其結(jié)果可以作為一種最佳調(diào)度方案。 -最后，對(duì)本文的研究工作進(jìn)行了總結(jié)和展望。 關(guān)鍵詞：車間作業(yè)調(diào)度；RFID技術(shù)；粒子群算法；遺傳算法
目錄 摘要 ABSTRACT 第1章 緒 論-1 1.1 課題研究背景和意義-1 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀-1 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容-3 第2章 基于RFID的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)-5 2.1 物聯(lián)網(wǎng)感知層RFID技術(shù)概述-5 2.1.1 RFID的概念及應(yīng)用背景-5 2.1.2 RFID系統(tǒng)組成-6 2.1.3 工作原理及特點(diǎn)-7 2.2 粒子群算法-9 2.2.1 粒子群算法的原理-9 2.2.2 參數(shù)介紹-9 2.2.3 粒子群算法的流程和特點(diǎn)-10 2.3 基于粒子群算法的RFID仿真設(shè)計(jì)-12 2.3.1 問題概述-12 2.3.2 種群的設(shè)計(jì)-12 2.3.3 基于0-1模型的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)-12 2.3.4 RFID部署優(yōu)化流程-13 2.4 RFID部署優(yōu)化結(jié)果-14 2.4.1 數(shù)據(jù)設(shè)定-14 2.4.2 Matlab仿真及結(jié)果分析-14 2.4.3 實(shí)地?cái)?shù)據(jù)采集-17 2.5 本章小結(jié)-18 第3章 車間調(diào)度問題模型建立-19 3.1車間調(diào)度問題的建模-19 3.1.1 描述方法-19 3.1.2 數(shù)學(xué)表示-19 3.1.3目標(biāo)函數(shù)-20 3.1.4 約束條件-20 3.2 編碼與解碼-20 3.2.1 編碼與解碼概述-20 3.2.2 編碼與解碼的分類-21 3.3 本章小結(jié)-22 第4章 改進(jìn)粒子群算法的優(yōu)化調(diào)度-23 4.1 算法討論-23 4.1.1 基本粒子群算法-23 4.1.2 改進(jìn)策略-23 4.2 編 碼-25 4.2.1 本文編碼方案-25 4.2.2 編碼參數(shù)設(shè)定-26 4.3 改進(jìn)粒子群優(yōu)化調(diào)度-27 4.4 結(jié)果分析-28 4.5 本章小結(jié)-31 第5章 結(jié)論與展望-32 5.1 結(jié) 論-32 5.2 不足之處及未來展望-32 參考文獻(xiàn)-33 致 謝-35 |
