發(fā)布時(shí)間：2020-07-19 20:22

【摘要】：我國(guó)工業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程不斷推進(jìn),國(guó)內(nèi)出現(xiàn)大批機(jī)械制造類企業(yè),市場(chǎng)對(duì)機(jī)械類產(chǎn)品需求量逐漸增大。從企業(yè)角度分析,盡可能多的生產(chǎn)產(chǎn)品,才能獲得更大的利益。面對(duì)大規(guī)模訂單,若仍采取以往人工排產(chǎn)方式,出現(xiàn)車間生產(chǎn)中物料齊套、配套不全、訂單無法按計(jì)劃生產(chǎn)、部分設(shè)備滿負(fù)荷運(yùn)行、部分設(shè)備得不到利用等問題。最終導(dǎo)致停工待料、半成品大量積壓、后期加班、加點(diǎn),甚至無法按期完成訂單等問題。針對(duì)以上問題,為了解決機(jī)械制造型企業(yè)管理人員無法快速有效安排車間生產(chǎn),解決車間生產(chǎn)設(shè)備利用率低等難點(diǎn)。論文在研究車間排產(chǎn)算法及車間生產(chǎn)流程的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于漢明距離與免疫思想的粒子群算法,用來解決機(jī)械制造業(yè)計(jì)劃生產(chǎn)問題。論文首先通過實(shí)地調(diào)研,分析了機(jī)械制造企業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題。其次,研究APS系統(tǒng)相關(guān)理論知識(shí),為論文提出的相關(guān)方案提供知識(shí)支撐。然后,選取機(jī)械制造業(yè)某典型案例企業(yè),分析了該企業(yè)的生產(chǎn)模式及管理現(xiàn)狀,歸納了該企業(yè)車間生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程。最后,介紹粒子群優(yōu)化算法及漢明距離,針對(duì)粒子群算法存在易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢問題,提出了改進(jìn)粒子群算法,并利用改進(jìn)粒子群算法解決車間排產(chǎn)問題。在以上的研究基礎(chǔ)之下,采用java語言開發(fā)了應(yīng)用于機(jī)械制造類企業(yè)的APS排產(chǎn)系統(tǒng)。最后,從訂單齊套、訂單拆分為工單、工單配套、工單排產(chǎn),以及甘特圖顯示排產(chǎn)結(jié)果一系列流程,驗(yàn)證APS系統(tǒng)的可用性。
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TH122
【圖文】：

IHPSO在Eil51數(shù)據(jù)集上的規(guī)劃路徑

24圖 4.3 Eil52 數(shù)據(jù)集上算法迭代過程圖 4.3 可知，IHPSO 算法前 100 代收斂速度較快，因?yàn)榍?100 代中每個(gè)粒粒子的漢明距離較大，因此粒子的速度很大，位置更新的幅度很大，收斂快。大約到達(dá) 300 代時(shí)算法達(dá)到最優(yōu)解。而 AIA 受選擇、變異的影響，增往下一代遺傳的不確定性，導(dǎo)致收斂速度變慢，知道 500 代左右才收斂到IHPSO加入了免疫思想，在收斂精度與收斂速度方面都有很大提高。

24圖 4.3 Eil52 數(shù)據(jù)集上算法迭代過程圖 4.3 可知，IHPSO 算法前 100 代收斂速度較快，因?yàn)榍?100 代中每個(gè)粒粒子的漢明距離較大，因此粒子的速度很大，位置更新的幅度很大，收斂快。大約到達(dá) 300 代時(shí)算法達(dá)到最優(yōu)解。而 AIA 受選擇、變異的影響，增往下一代遺傳的不確定性，導(dǎo)致收斂速度變慢，知道 500 代左右才收斂到IHPSO加入了免疫思想，在收斂精度與收斂速度方面都有很大提高。

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