导读:本文包含了多机并行论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:生产排程,可拆分,并行多机,遗传算法
多机并行论文文献综述
唐雷华[1]（2019）在《基于遗传算法的非等同并行多机生产排程成本优化问题研究》一文中研究指出近年来随着经济全球化的发展,市场竞争变得更加激烈,产品需求变得更加个性化、多样化、定制化,企业要想在国际化竞争中占据优势,就需要在生产过程中降低成本,提高生产效率和生产质量。因而,研究先进而实用的调度与控制算法,开发高效而稳定的调度与管理系统以解决生产过程中的调度问题已成为企业界的迫切需求,也成为了理论界的研究热点。本文以面向订单生产产品的企业为对象,研究了n个可拆分执行的订单在m台非等同并行机上加工调度的问题,该问题主要包括两方面,一是为每个订单安排合适的拆分方案,二是确定各拆分后子作业的开始加工时间。通过构建总成本最小的数学模型,设计遗传算法求解,以期为具有类似问题特征的生产制造企业提供解决方案。在构思本文时,通过理论结合实践的方式,一方面学习现有的理论知识,并进行文献综述,为后续工作打下基础,另一方面通过对某企业生产车间的实地调研,提炼生产问题的特点,并抽象出在订单可拆分条件下,采用非等同并行多机生产的排产成本优化问题。本文的主要研究工作包括:1.阅读文献,综述生产调度问题相关的论文,从问题分类、建模方法和优化算法对现有文献进行了整理分析,指导本文进行不同方法的选择;2.研究订单可拆分条件下的非等同并行多机调度问题,发现了该问题具有面向订单、可拆分、问题规模复杂的特点,根据生产特点建立了求解总加工成本和延期惩罚成本(总成本)最小化的数学模型;3.设计合理的求解模型的算法,采用遗传算法进行问题求解,在一般遗传算法的基础上引入了领域搜索的策略,然后通过算例数据进行实验,验证模型和算法的有效性,并给出完整的排产方案。本文运用系统工程的思想、最优化理论和方法,根据研究问题的特点,建立了最小化总成本的数学模型,并设计了带有领域搜索的遗传算法进行模型求解,为企业生产提供科学的依据。研究结论表明本文模型符合企业实际生产情况,所设计的算法具有一定的稳健性并且能够处理不同规模的该类问题,使得文章具有一定的现实意义和创新性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-03-13）
邱磊,唐雷华,龚祝平[2]（2018）在《订单可拆分的非等同并行多机生产排程问题研究》一文中研究指出研究了n个可拆分执行的订单在m台非等同并行机上加工调度的问题,该问题主要包括两方面,一是为每个订单安排合适的拆分方案,二是确定各拆分后子作业的开始加工时间。在生产过程中,不同的生产排程方案导致成本差异很大,因此从成本角度出发,构建总成本最小的数学模型,采用遗传算法进行算例实验,求解出排程方案,结果表明该算法能够有效解决不同规模的该类问题,并且具有良好的稳定性。(本文来源于《制造业自动化》期刊2018年12期）
陈亚绒,黄佩钰,李沛,周富得,黄沈权[3]（2018）在《并行多机开放车间调度问题的模型与算法》一文中研究指出发光二极管制造过程中,晶粒分类拣选工序的调度问题是典型的并行多机开放车间调度问题,属于NP-hard问题。研究了该调度问题以最小化总加权完工时间为目标的求解模型与算法。根据问题特性构建了可获得最优解的混合整数规划模型,并设计了同时考虑质量与求解效率的启发式算法和改进粒子群优化算法。仿真结果显示,启发式算法和改进粒子群优化算法都能在合理的时间内迅速有效地获得较佳的调度解。(本文来源于《中国机械工程》期刊2018年22期）
阙宇翔,叶桦,仰燕兰[4]（2018）在《面向半导体测试的并行多机可视化动态调度框架》一文中研究指出针对半导体测试车间生产调度的人工排程效率低下、突发事件响应慢和准时性要求满足难等问题,提出了并行多机可视化动态调度框架。首先,根据半导体测试车间的生产特点,提出并行多机调度模型并给出了加权拖期指数的性能目标;其次,结合实际生产环境的动态特点,提出了预反应式重调度策略,并结合滚动窗口方法,总结出四种突发事件的响应策略;再次,运用约束规划算法对调度问题进行求解,给出实际的求解步骤;最后,使用甘特图等工具提供人机协作接口,使得排程人员可以参与调度方案人工调整,并给出了可视化运行效果。运行效果表明,所提框架在提高人工排程效率,快速响应突发事件和容易满足准时性要求等方面有着良好的效果。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2018年01期）
柴金泽[5]（2017）在《多机并行的批调度与设备维护的集成优化研究》一文中研究指出生产调度与设备维护是生产制造企业两个非常重要决策活动,尤其是对于从事半导体等生产制造的企业来讲,这些产品的生产制造具有工艺过程复杂、生产设备负荷高且造价昂贵等特点。在实际工作中,虽然生产调度和设备维护作业共享设备这一共同的活动载体,但是企业一般将调度和维护作业分别交由生产部门和维护部门来负责,两者通常是独自进行决策的,这就使得无论是生产部门制定的调度还是设备管理部门制定的维护方案,都缺乏总体优化特性。有时甚至会因为两个部门之间缺乏彼此的沟通协调,而造成两者的作业相互冲突的现象发生。本课题选择生产组织和设备维护作业的主要环节,研究面向并行批处理系统的生产调度与设备维护的联合调度优化问题。通过研究生产调度和设备维护作业之间的相互作用和相互影响关系,对联合优化问题建模并设计出相应的求解方法。生产调度以及维护调度从本质上来讲,都是调度问题。而针对调度问题,主要有两方面的优化指标:效率指标和成本指标。所以本课题分别从这两个优化指标的角度进行建模研究。首先,针对效率指标,在考虑设备加工失效的情况下,以设备可靠性为约束条件,以最小化所有工件的流程时间总和为目标,建立生产调度与设备维护的集成优化模型,并设计了两种求解方法:基于循环迭代的求解方法以及基于改进型遗传算法的求解方法,分别与枚举法对比,从而验证算法的有效性。然后,针对成本指标,将维护成本以及故障维修成本纳入考虑,以最小化生产调度与设备维护的总成本为目标,同时考虑设备的完美维护和非完美维护,建立集成优化模型,并设计了一种遗传算法作为求解的方法。因为调度方案都是事先确定的,其确定的优化方案是建立在该方案的预期结果的基础上的,而在实际生产制造过程中,会发生各种计划之外的情况,从而造成实际情况与预期结果之间往往存在偏差,对预期结果进行更加准确的估计,是保证调度方案有效性的一个重要方面。设备在加工过程中一旦发生了故障,在设备完成维修工作之后,将不得不重复故障之前的加工过程,针对该种情况构建了并行机系统的期望完工时间的计算模型。因为精确计算模型计算起来具有高度的复杂性,所以对其进行了适当的近似处理,通过仿真实验的方式对于前提假设与近似处理的合理性进行验证。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-02-01）
吴茜[6]（2016）在《NS2多机并行仿真调度器的设计与实现》一文中研究指出网络仿真技术是网络设计及分析的重要手段。随着仿真网络的规模不断增大,网络仿真出现了性能瓶颈,并行仿真技术越来越受到青睐。并行网络仿真技术利用多处理单元并行执行仿真程序,解除了串行仿真在网络规模和仿真时间上的局限,已逐渐成为一个热点方向。本文针对无线网络仿真场景,设计并实现了多机并行化的网络仿真加速方案。本文首先阐述了并行计算技术以及消息传递标准库MPI的开源实现,OpenMPI,包括OpenMPI的功能结构、应用接口等。并说明了NS2网络仿真器的功能结构和串行事件调度器。然后分析了实现并行仿真的相关策略,如任务分配、同步策略等。随后,本文分析了无线网络并行仿真的需求,包括任务分配、时钟同步、交叉事件同步等多个方面,并给出了并行仿真方案的设计和实现方法。提出了并行进程的本地调度器的设计方案,给出了并行进程中任务分配及映射的方法。详细阐述了并行进程间的时钟同步、事件同步,以及trace文件失序控制等方案的实现方法。最后,本文设计两类测试案例进行方案验证,分别是用于正确性验证的小规模仿真场景和用于测试并行性能的大规模仿真场景。测试案例采用多机多进程的方式执行,将并行执行结果与串行执行的结果相比较,验证多机并行仿真方案的正确性及有效性。叁种大规模仿真场景的实测加速比分别达到10.7、12.7和48.3。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2016-11-18）
冯梦华,谢勇[7]（2015）在《多产品批处理的多机并行调度问题研究》一文中研究指出针对多品种批量生产类型,基于准时化生产理念,研究在生产能力有限约束下将各订单拆分为各子订单,实现各子订单在多机器上的并行调度问题,以最小化生产费用、库存成本、延期惩罚之和为目标,提出了一种混合整数数学模型并采用遗传算法求解,对比了模拟实验结果并讨论了不同延期惩罚系数对不同目标函数的各项性能指标的影响。(本文来源于《物流科技》期刊2015年06期）
刘建军,陈庆新,毛宁,朱鑫[8]（2015）在《事件驱动的并行多机模具热处理生产调度》一文中研究指出为满足准时交货与节能生产的复合需求,构建了反映加权拖期、炉子装载水平和工件重量偏差程度的优化指标;建立了事件驱动调度机制,对机器完工和任务到达进行实时响应,并通过预测时间窗选取体现前摄性的调度任务集,同时采用"先分后合"的方式解耦工件族间的相互干扰;构造了启发式算法,在每个决策时刻进行滚动求解,基于任务到达时间组批,并用折衷规划计算各工件族的最佳批次,再综合评价确定全局最佳批次。仿真结果表明,与两类常用规则相比,所提方法具有明显的优越性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2015年04期）
王庆[9]（2014）在《并行多机批调度的问题研究》一文中研究指出并行多机批调度问题是研究一类工件可组批、加工机器具有多台的调度问题，是生产调度领域一个较新的研究方向，在半导体芯片生产、钢铁制造、多级船闸调度、交通运输等诸多行业中有着广泛的应用。由于并行多机批调度问题相对于经典调度问题更加复杂，很多批调度问题均是NP难解问题。因此，寻找出有效的算法对并行多机批调度问题进行求解具有重要的理论意义和实用价值。针对现有的文献对并行多机批调度问题研究的不足，本文进行了进一步的研究。一是，多数文献都是侧重对工件具有相同尺寸的调度研究，对于工件尺寸有差异的研究较少。二是，调度问题研究的目标多数集中于单目标，对于多目标调度问题研究的较少。针对这些问题，本文主要做了如下工作：（1）基于粒子群算法和人工蜂群算法的优缺点，提出了一种混合算法，粒子蜂群算法。该混合算法继承了粒子群算法快速收敛、局部搜索能力强的优点，又利用人工蜂群算法全局开发能力较强的优点帮助种群从局部最优点跳出，从而使算法的开采与探索能力得到均衡。（2）在粒子蜂群算法的基础上，对粒子群算法中的权重系数及学习因子进行了改进，并将改进后的粒子蜂群算法运用于求解最小化最大完工时间的并行多机批调度的问题上。为了验证粒子蜂群算法在求解该类调度问题上的有效性，本文在现有算例的基础上，增加了大规模的调度问题及并行机的台数，并将求解的结果与粒子群算法和遗传算法的求解结果进行了对比，结果表明粒子蜂群算法对该类调度问题的求解具有有效性，且求解的效果比其他两种算法更好。（3）针对学者们对并行多机批调度的多目标问题研究的较少，本文对其进行了相关研究。基于目前处理多目标问题比较成功的NSGA-II算法的思想，在粒子群算法的基础上，引入了遗传算法的交叉和变异因子，以及精英策略。通过一系列的仿真实验，验证了改进的多目标粒子群算法在求解此类多目标调度问题上的有效性，并将实验结果与未改进的粒子群算法及NSGA-II算法进行了对比。结果表明利用改进的粒子群算法求得的Pareto解集更靠近Pareto前端，并且保持了解的多样性及均匀性。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2014-06-01）
易燕,郑力新,周凯汀,林似水[10]（2014）在《布匹疵点检测多机任务并行处理平台的构建》一文中研究指出针对布匹疵点检测算法复杂度高、实时性差等问题,提出一种以多台计算机并行处理为基础的布匹疵点检测平台的构建方案.首先,改进多处理器硬件体系为松耦合方式;然后,根据图像处理算法一般流程,抽象出图像处理模型,并依据模型将处理算法以任务的形式进行分解、封装;最后,通过构建简单实用的用户数据报协议,将任务传输给相应的客户端进行解析处理.结果表明:平台切实可行,检测算法得到显着的加速.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
多机并行论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了n个可拆分执行的订单在m台非等同并行机上加工调度的问题,该问题主要包括两方面,一是为每个订单安排合适的拆分方案,二是确定各拆分后子作业的开始加工时间。在生产过程中,不同的生产排程方案导致成本差异很大,因此从成本角度出发,构建总成本最小的数学模型,采用遗传算法进行算例实验,求解出排程方案,结果表明该算法能够有效解决不同规模的该类问题,并且具有良好的稳定性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多机并行论文参考文献
[1].唐雷华.基于遗传算法的非等同并行多机生产排程成本优化问题研究[D].华南理工大学.2019
[2].邱磊,唐雷华,龚祝平.订单可拆分的非等同并行多机生产排程问题研究[J].制造业自动化.2018
[3].陈亚绒,黄佩钰,李沛,周富得,黄沈权.并行多机开放车间调度问题的模型与算法[J].中国机械工程.2018
[4].阙宇翔,叶桦,仰燕兰.面向半导体测试的并行多机可视化动态调度框架[J].信息技术与信息化.2018
[5].柴金泽.多机并行的批调度与设备维护的集成优化研究[D].上海交通大学.2017
[6].吴茜.NS2多机并行仿真调度器的设计与实现[D].南京邮电大学.2016
[7].冯梦华,谢勇.多产品批处理的多机并行调度问题研究[J].物流科技.2015
[8].刘建军,陈庆新,毛宁,朱鑫.事件驱动的并行多机模具热处理生产调度[J].计算机集成制造系统.2015
[9].王庆.并行多机批调度的问题研究[D].中国矿业大学.2014
[10].易燕,郑力新,周凯汀,林似水.布匹疵点检测多机任务并行处理平台的构建[J].华侨大学学报(自然科学版).2014