开题报告模板

开题报告题目名称基于GA的多目标作业车间调度优化研究题目来源A题目类型3导师姓名陶泽学生姓名班级学号专业工业工程具体内容（课题背景和意义、国内外研究现状、课题主要内容、课题研究方案、日程安排、参考文献）一、课题背景和意义车间作业调度是根据产品制造需求合理分配产品制造资源，进而达到合理利用产品制造资源、提高企业经济效益的目的。具体而言，就是针对一项可分解的工作（如产品制造），探讨在尽可能满足约束条件（如交货期、工艺路线、资源情况）的前提下，通过下达生产指令，安排其组成部分（操作）使用哪些资源、其加工时间及加工的先后顺序，以获得产品制造时间或成本的最优化。车间生产调度的重要性在于：车间生产调度是制造系统生产管理的核心，生产管理任务顺利实施和完成，最终要靠合理的生产调度来保证。它研究的是如何合理地配置加工过程中的各种资源，减少零件的加工准备、等待与传送时间，从而提高设备利用率与生产效率，降低生产成本。因此，及时准备的生产调度对生产系统的高效运行有着重要的影响，主要表现在生产调度可以保证；生产计划的有效实施；高效低耗的使用主生产资源；均衡主生产，减少在制品的资金占用。缩短产品生产周期、确保生产交货期、降低主产成本，以适应多变的市场需求，对企业来说是至关重要的，再多品种、中小批量生产环境下的主产调度问题更加复杂和重要。随着近年来计算机集成制造系统（CLMS）、精细生产（LP）、柔性制造系统（FMS）、智能制造系统（IMS）、敏捷制造（AM）、虚拟制造技术（VMT）等新的制造系统模式和管理方法的提出，一方面为企业的迅速发展提供机会，另一方面，有使得影响制造企业竞争力的因素由原来的以质量、成本为主，扩展为质量Q（Quality）、成本C（cost）、时间T（time）、环境E（Environment）、服务S（Service），使企业面临更大的难题。车间作业调度和控制技术是实现生产高效率、高柔性和高可靠度的关键。作为制造系统生产管理的核心内容的车间生产调度系统，是实现生产计划和生产作业计划并使企业生产效率最大化的重要手段。它与CIMS中的工厂管理、产品制造层次紧密相关，是CIMS领域中的研究的重要课题。同时，车间作业调度问题因其离散性、动态性、多机型、多变量性和约束性等典型的NP-hard性，其研究必然会对NP问题的研究起到有意义的影响。在各种车间调度问题中，JSP（JobShopScheduleProblem，车间作业调度问题）是最具代表性的类型，也是柔性制造系统（FlexibleManufactureSystem，简称FMS）中要求工件尽量按交货期完成，也就是说，既不过早生产以库存方式浪费资金，也不拖期生产，不仅会造成拖期罚金更不会严重影响企业的客户服务水平，实际应用中的调度方法能够影响系统的动态变化，但不能保证得到好的调度结果。而基于最优化的方法，由于其大多是建立在可能调度的部分上，只能解决小规模的调度问题。因此，对车间调度问题的研究，在理论上和实际应用中都有着重要意义。研究车间作业调度问题，寻求先进的车间作业调度算法，具有较大的现实意义和理论意义，主要表现在以下几点：（1）为企业提供良好的作业生产排序方案，使企业制定出合适的作业生产计划。提供及时准确的车间作业调度方案，确保企业生产系统的高效运行。应用先进合理的车间作业调度算法，合理配置各种资源，使得企业零件的加工准备时间、等待时间减少，设备利用率与生产效率提高，在制品的资金占用减少，生产成本降低。车间作业调度问题的研究推动了遗传算法、模拟退火算法、启发式方法等优化方法的发展与融合，也为其他领域类似问题的解决提供了条件与手段。通过优化算法与调度方法结合，使制造系统提高运行效率，满足客户的要求，增强企业在市场上的竞争力。本课题就是在充分利用目前已取得的理论研究成果的前提下，设计一个运行高效、使用简单的车间调度算法，帮助企业提高生产效率。二、国内外研究现状近年来，车间调度问题的研究向更实用的方向发展，主要表现在一下几个方面：多目标调度、多目标调度问题引起了越来越多学者的关注。他们研究方法有三种：采用先验偏好信息的方法，及在求解问题之前，获取决策者的偏好信息。譬如，Cavalieri和Gaiardelli先通过调查，得到了综合目标与生产周期和平均延误时间之间的函数关系，然后按综合目标搜索最优调度。Dagli和Sittisathanchaic用神经网络把多个目标映射成一个综合指标。由于调度问题非常复杂，取得准确的“先验”偏好信息是很艰难的，所以得到的结果往往不能反映决策者的真正偏好。采用后验偏好信息的方法，即直接根据问题的性质和结构求出部分以至全部非劣解，再由决策者选择一个最满意解。基于这种思想，Murra等提出了多目标的遗传算法，算法可得到多个非劣解。Ponnambalam等用该方法研究了作业调度问题，证明了该算法的有效性。但当非劣解数目较多时，如何从中选择最满意解仍然是个有待决策的问题。逐步取得偏好信息的方法。在决策过程中，决策者通过与辅助决策系统对话，来加深自己的认识，辅助决策系统则根据决策者新的认识重新搜索解空间，对话和搜索过程不断进行，直到找到最优解。这种方法更符合车间的实际情况。当然，方法的性能取决于决策者提供局部偏好信息的准确性，不能保证在有限对话次数内求得满意解。动态调度生产调度过程是一个动态过程。Nelson提出了滚动调度策略，研究了零件周期性达到的调度问题。Sabuncuoglu研究了再调度周期对调度目标的影响，提出了可变再调度周期的方法。Yamamoto提出了事件驱动再调度策略，可以在机床发生故障时生成完整的调度。Holthaus研究了机床故障发生的频率对调度性能的影响。上述研究都认为动态调度方法得到的结果要优于静态调度得到的结果。由于周期再调度策略不能及时响应突发事件，而事件驱动再调度策略对未来事件缺乏预见性，Church和Uzsoy提出了周期和事件驱动的混合策略，即当有突发事件发生时立即进行调度，其它时间每隔一个固定周期进行再调度，研究表明这种调度策略要优于前两种策略。工艺路线规划与作业调度的集成工艺路线规划与作业调度是车间的两个关键任务。所谓路径规划就是根据指定的目标，找出最合适的加工工序和加工路线：而作业调度则是根据给定的工艺路线为工件在时间上分配加工资源。在以前的大多数研究中，工艺路线的优化与作业调度的优化是分开进行的，这导致了加工系统生产效率低，缺乏灵活性。因此，有些学者提出了把工艺路线规划与作业调度集成在一起的工作方法，即为工件保留尽可能多的工艺路线，调度时根据车间的动态情况来选择一条最佳的路线来加工。Tan和Khoshnevis通过调查认为这种方法能使生产周期、机床设备利用率等指标得到重大改善，Hankinsetal也证实这种方法能提高车间的生产能力。多资源调度车间的生产能力不仅会受到机床的制约，还会受到工人和辅助工具的制约。Gargeya和Deah根据约束资源的情况把作业调度进行了分类oTreleven和Elvers研究了受工人和机床限制的调度问题，认为当工人与机床设备的比率在50%〜75%之间时，系统的生产效率最高。Elmaraghy和Patel、Nelson也得到了相似的结论。以经济利益为目标的调度在大多数文献中，采用生产周期、平均流动时间等时间指标来评价调度方案。尽管这些指标在一定程度上反映了调度方案的优劣，但它们都没有涉及到管理人员最关心的问题，例如零件的收益、总生产成本、在线库存费用、工件拖期损失等。而作业调度优化的目的，就是选择一个能给生产车间带来最大经济利益的调度方案。因此，有些学者采用经济指标研究调度问题，其中调度净现值指标得到了较为广泛的应用。批量生产调度由于订货、运输、包装、和车间管理等原因，零件往往是成批生产的。Candido注意到，如果一批零件加工一部分后，就运往后续加工机床，可使后续工序提前进行。Jeong等发现，有些生产辅助工作如调整工具、更换夹具等可以在零件到来前进行，如果事先做好准备工作，零件到达后就能开工，并且当工序的准备时间和准备费用不大时，也可把一个作业分成几批来加工，Jeong的研究表明这两种措施都能有效地提高生产率。模糊调度受多种因素的影响，零件的加工时间和交货期并不是非常准确的数值，这些不准确性可以用模糊数表达。例如Grabot和Geneste用模糊逻辑原理将分配规则进行组合来解决多目标调度问题°Tsujimura等研究了模糊加工时间的流水车间调度问题°Murata等研究了具有模糊交货期的流水车间调度问题。Sakawa和Mon建立了作业车间模糊加工时间与模糊交货期的调度问题模型，并用遗传算法对完工时间和交货期双目标进行了优化。基于JIT的调度随着JIT的成功应用，人们越来越注重JIT生产调度问题°Roach研究了装配线上的JIT调度问题，提出了模拟退火与遗传算法相结合的调度算法。陈伟达建立了一个JIT作业调度模型，提出了模拟退火方法与启发式规则相结合的调度算法。李宵锋采用反向仿真的方法研究了JIT生产调度问题。陈志龙对最近JIT调度的研究情况进行了总结，认为JIT调度的研究模型过于简单，应向更实用的方向发展。用成组技术分解调度成组技术就是根据作业、机床之间的相似性将他们各自分组，利用组内的相似性来提高生产率。人机交互调度人机协同的交互策略为解决调度问题提供了一个新的手段。多制造单元协同调度多制造单元协同是先进制造领域的关键技术之一。多制造单元协同调度已成为近期研究的热点。三、课题主要内容本课题主要是应用遗传算法求解多目标作业车间调度问题，首先掌握制造企业生产车间调度问题，然后掌握遗传算法，建立数学多目标的JSP模型，最后应用遗传算法解决生产车间的调度问题，给出Gantt图进行实例分析。并翻译相关科技文献1份。四、 课题研究方案通过查阅相关硕士博士论文，查阅制造企业生产车间调度问题和遗传算法的书籍等相关资料，掌握之后，运用遗传算法等寻找JSP调度问题的解决方案，找到一份相关科技文献并翻译。五、 日程安排第1〜2周论文资料的收集；第3~6周论文资料的整理；第7~13周论文设计；第14〜15周完成论文初稿；第16周 完成论文终稿并打印，准备答辩。六、 参考文献董海主编：设施规划与物流分析机械工业出版社2005李怀组主编：生产计划与控制中国科学技术出版社2007马秀明.基于改进遗传算法的车间调度优化及其仿真(大连理工大学硕士论文)，2008段培勇.遗传算法在车间优化调度中的应用研究(合肥工业大学硕士论文)，2007何霆，刘飞，马玉林等.车间生产调度问题研究.机械工程学报[J]，2002,36,(50):97-102.陈伟达达庆利王愚.工艺路线可变的车间作业调度的杂合遗传算法.东南大学学报(自然科学版)[J],2000,30(6):71-74.李宵锋等反向仿真以及在JIT生产调度中的应用.系统仿真学报[J],2001,13:146〜148.NelsonST.Laborandmachinelimitedproductionsystems,ManagementScience[J],1967,13(9):648-671.ChurchL,UzsoyR,Analysisofperiodicandevent-drivenreschedulingpolicieindynamicshops.InternationaljournalofComputerIntegratedManufacturing[J],1992,5(3):153-163.SGPonnambalam,V.Ramkumar,N.Jawahar.Amultiobjectivegeneticalgorithmforjobshopscheduling[J].productionplanning&control,2001,12(8):764-774AlithonyRoachandRakeshNagi.Ah