AGV约束下的作业车间调度问题研究

【摘要】：作业车间调度问题一直是现代制造业中的重点研究对象,车间调度的主要目的是在满足各种约束条件的前提下使产品的生产时间或成本等最优。有学者提出关于机器的柔性,是指机器可以实现多种操作,也就是说,每个操作有多个加工机器可以选择,能其中一台进行加工安排。由于中国劳动力成本增加,现在许多工厂越来越青睐在生产车间使用AGV进行物料搬运,AGV搬运正在成为现代生产制造车间物料搬运的主流,就需要研究AGV与机器集成调度问题。在此基础上,研究了 AGV约束下的作业车间调度问题,主要研究内容如下所述:(1)对无AGV约束的JSP进行建模。在传统遗传算法中,增加海明距离的种群初始化,自适应变异与优秀个体邻域搜索,从而提升算法效率与搜索能力。利用改进的遗传算法求解作业车间调度标准案例库中案例问题,实验结果说明改进的算法是能较好的完成求解任务。(2)建立了考虑与工序无关的AGV搬运的FJSP的模型。在传统遗传算法的基础上,设计了一种利用移民算子协同各种群进化和保存优秀个体的精英种群策略的改进的多种群遗传算法进行问题求解。通过对比已知文献中的案例,得到优化调度方案和解的变化对比图,结果验证了该算法相对传统遗传算法能更快地、更好地得到最优解,同时也优于已知文献中的测试结果。(3)针对多AGV约束下的FJSP,建立了多AGV约束下的FJSP的模型。对工序加工前进行搬运所需AGV的分配采用启发式调度方法,利用最优分配策略选择AGV搬运工件。对差分进化算法中变异和交叉操作方式进行改进,使改进的算法可以直接在离散化的全局范围内进行搜索。在全局搜索结束后继续可变邻域搜索算法进行搜索,从而能在邻域范围内获得质量更好的解。实验结果表明了改进差分进化算法求解多AGV约束下的FJSP的有效性,稳定性和优越性。(4)结合P公司玻璃减薄加工车间生产情况对多AGV约束的作业车间调度问题进行研究。在分析P公司玻璃减薄加工车间布局情况后,规划AGV在车间调度路线图,并设计了基于MATLAB软件的多AGV约束的作业车间管理系统。