基于混合遗传算法的MES车间调度系统研究

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制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)是面向车间层的管理信息系统,能够有效填补上层企业计划管理系统与底层工业控制网络之间的“鸿沟”,是实现企业信息化、管控一体化的关键。对于离散制造业,生产车间调度是MES系统的核心,车间调度问题的优化是企业提高资源利用率和运行效益的关键环节之一。因此,研究基于先进调度理论的MES车间调度系统,对于提升车间生产效率、提高企业竞争力具有重要意义。本文首先概述了车间调度问题的基本概念,包括问题定义、性能指标和问题的分类等,对车间调度问题中最典型的作业车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem,JSP)和柔性作业车间调度问题(Flexible JobShop Scheduling Problem,FJSP)进行了深入研究,给出了不同调度目标下的问题数学模型。其次,针对遗传算法存在容易早熟收敛或收敛速度慢的缺点,提出了一种新的混合遗传算法—自适应文化遗传算法(SCGA),该算法基于文化算法进化思想,通过知识空间的经验知识指导群体空间个体的遗传进化过程,可以降低算法的搜索随机性,提高收敛速度。为了求解JSP这一典型的NP-Hard难题,SCGA算法采用基于操作的编码方式、自适应交叉和变异算子,并设计了知识空间的更新方式。为了求解更复杂的FJSP调度问题,设计了基于工序和机器分配的双层编码方式,改进了交叉、变异操作方式和知识空间更新方式。以Makespan为优化目标,对一组典型的JSP和FJSP算例进行求解,试验结果表明SCGA算法可以有效解决JSP和FJSP调度问题。最后,以山东某电梯公司机械加工车间为对象,深入分析了该车间的生产特点,并在研究MES功能架构的基础上,针对该车间生产管理的实际情况,设计了一个MES车间调度系统。该系统结合了本文提出的SCGA调度算法,并采用Visual Basic 6.0作为前台应用程序开发工具,SQL Server2000作为后台数据库。实验结果显示,该系统可有效解决车间调度问题。
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