离散制造过程优化调度算法研究.rar

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  • 更新时间:2014-09-24
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摘要:离散制造业车间作业调度问题一直是生产制造过程组合优化的热点问题之一。由于离散制造生产现场环境复杂,很多车间作业调度方案与实际车间环境脱节,致使调度系统难于指导车间作业顺利进行。本文用RFID技术采集无锡圣马科技有限公司模具制造加工车间的信息,构建调度模型,利用改进粒子群优化算法进行调度优化给出调度方案。

   本文首先利用物联网感知层RFID技术进行必要的数据采集。针对无锡圣马科技有限公司模具制造加工车间的具体情况,部署了50个标签和9个读卡器。为了使读卡器读到的标签数量最大化,将标签位置用于编程,根据基本粒子群算法优化读卡器的位置。经Matlab仿真后,将读卡器部署到该制造车间中,采集实际的加工信息。

-接着,根据无锡圣马科技有限公司的实际情况和客户要求,拟定了任务完成时间最短的优化目标,建立调度模型。因为粒子群算法容易陷入局部最优,而且在后期搜索中,搜索速度很慢、种群多样性减少,所以,在此引入遗传算法来改进粒子群算法。然后根据改进粒子群优化算法进行车间调度规划,经Matlab仿真,得出优化调度方案。将改进的粒子群算法调度结果和遗传算法、粒子群算法的结果进行比较,绘制了迭代次数比较曲线和结果比较表格。结果表明,改进的粒子群算法更能满足要求,其结果可以作为一种最佳调度方案。

-最后,对本文的研究工作进行了总结和展望。

关键词:车间作业调度;RFID技术;粒子群算法;遗传算法

 

目录

摘要

ABSTRACT

第1章 绪 论-1

1.1 课题研究背景和意义-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 本文主要研究内容-3

第2章 基于RFID的数据采集平台-5

2.1 物联网感知层RFID技术概述-5

2.1.1 RFID的概念及应用背景-5

2.1.2 RFID系统组成-6

2.1.3 工作原理及特点-7

2.2 粒子群算法-9

2.2.1 粒子群算法的原理-9

2.2.2 参数介绍-9

2.2.3 粒子群算法的流程和特点-10

2.3 基于粒子群算法的RFID仿真设计-12

2.3.1 问题概述-12

2.3.2 种群的设计-12

2.3.3 基于0-1模型的适应度函数设计-12

2.3.4 RFID部署优化流程-13

2.4 RFID部署优化结果-14

2.4.1 数据设定-14

2.4.2 Matlab仿真及结果分析-14

2.4.3 实地数据采集-17

2.5 本章小结-18

第3章 车间调度问题模型建立-19

3.1车间调度问题的建模-19

3.1.1 描述方法-19

3.1.2 数学表示-19

3.1.3目标函数-20

3.1.4 约束条件-20

3.2 编码与解码-20

3.2.1 编码与解码概述-20

3.2.2 编码与解码的分类-21

3.3 本章小结-22

第4章 改进粒子群算法的优化调度-23

4.1 算法讨论-23

4.1.1 基本粒子群算法-23

4.1.2 改进策略-23

4.2 编 码-25

4.2.1 本文编码方案-25

4.2.2 编码参数设定-26

4.3 改进粒子群优化调度-27

4.4 结果分析-28

4.5 本章小结-31

第5章 结论与展望-32

5.1 结 论-32

5.2 不足之处及未来展望-32

参考文献-33

致  谢-35


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