基于混合PSO多目標(biāo)車間調(diào)度的精沖行業(yè)MES研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)前，國(guó)際產(chǎn)業(yè)面臨深刻變革，新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合，推動(dòng)著各國(guó)制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)。國(guó)家立足于國(guó)際產(chǎn)業(yè)變革大勢(shì)，提出的全面提升中國(guó)制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量和水平的“中國(guó)制造2025”行動(dòng)綱領(lǐng)，推動(dòng)國(guó)家制造業(yè)工業(yè)化和信息化深度融合，從而提升國(guó)家制造業(yè)水平。本文以“智慧工廠”為研究背景，通過(guò)分析當(dāng)前MES及車間調(diào)度算法的研究現(xiàn)狀和不足，結(jié)合精密沖壓行業(yè)的生產(chǎn)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一套針對(duì)精密沖壓行業(yè)的MES系統(tǒng)，并深入研究了混合粒子群車間調(diào)度算法及應(yīng)用

2、。研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)包括：
　　1、深入分析了精密沖壓行業(yè)車間調(diào)度的特點(diǎn)，對(duì)精密沖壓車間調(diào)度問(wèn)題的完工時(shí)間、機(jī)臺(tái)負(fù)荷、生產(chǎn)成本等生產(chǎn)性能指標(biāo)及生產(chǎn)約束條件利用數(shù)學(xué)公式進(jìn)行表達(dá)，最終構(gòu)建了與精密沖壓行業(yè)生產(chǎn)實(shí)際相符合的數(shù)學(xué)模型；
　　2、借鑒遺傳算法編碼優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合粒子群算法在求解約束優(yōu)化問(wèn)題的先天優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的混合粒子優(yōu)化算法。
　　（1）以染色體編碼的形式將粒子進(jìn)行離散化，同時(shí)采用了分段編碼的方法，使得粒子

3、的編碼過(guò)程兼顧考慮了機(jī)臺(tái)負(fù)載平衡問(wèn)題，從而在求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題極具優(yōu)勢(shì)；
　?。?）利用隨機(jī)選擇和基于機(jī)臺(tái)最大負(fù)荷最小選擇的方法相結(jié)合的方法對(duì)種群進(jìn)行初始化，充分考慮了種群的多樣性和算法的收斂效率的沖突問(wèn)題；
　?。?）基于編碼特點(diǎn)，以交叉算子均勻交叉、次序交叉的方式分別對(duì)粒子的多段染色體進(jìn)行更新；
　?。?）增加局部搜索機(jī)制，以增強(qiáng)算法跳出局部最優(yōu)的能力；
　?。?）設(shè)計(jì)了一種基于范圍的隨機(jī)權(quán)重相對(duì)加權(quán)法，實(shí)現(xiàn)

4、了對(duì)求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)建；
　　3、圍繞所設(shè)計(jì)算法的求解性能及其解決實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題的有效性進(jìn)行了一系列測(cè)試。對(duì)Brandimarte設(shè)計(jì)的9個(gè)標(biāo)準(zhǔn)車間調(diào)度測(cè)試問(wèn)題進(jìn)行算法仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)算法的優(yōu)異性和穩(wěn)定性，同時(shí)利用工廠實(shí)際算例驗(yàn)證了其解決實(shí)際精密沖壓車間調(diào)度問(wèn)題的有效性；
　　4、密切結(jié)合精密沖壓企業(yè)的生產(chǎn)特點(diǎn)及其信息化程度，參照國(guó)家信息化標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)了一套適應(yīng)當(dāng)前多元化用戶需求、能對(duì)市場(chǎng)變化快速響應(yīng)的精密