导读:本文包含了排产算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:辐照膜,订单排产,遗传算法,订单重组
排产算法论文文献综述
王嘉乐,郑飂默[1]（2019）在《基于改进遗传算法的辐照膜订单排产研究》一文中研究指出为提高辐照膜生产效率,针对辐照膜订单排产约束复杂,易延期,生产薄膜型号不同时频繁切换设备等问题,在分析辐照膜工业生产特点基础上,对传统用于解决调度问题的遗传算法进行改进,加入订单重组机制并用于求解上述模型。以改进前后的遗传算法做对比实验,实验表明具有订单重组机制的遗传算法仍具有良好收敛性,有效降低了设备切换频率和订单延误率,实现了同型号辐照膜订单的合并连续生产。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年10期）
林硕,陈世佳,韩忠华[2]（2019）在《改进HNN算法求解柔性流水车间排产优化问题》一文中研究指出为了解决柔性流水车间中的排产优化问题(Flexible Flow Shop Schedule Problem,FFSP),提出了一种基于模拟退火原理的Hopfield神经网络算法作为全局优化算法。该算法提出了FFSP问题的换位矩阵,给出了FFSP问题的能量函数达式,并且为克服标准Hopfield神经网络算法(Hopfield Neural Networks,HNN)在解决FFSP问题时容易陷入局部最小解的缺陷,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,确保当能量函数趋于稳定时输出可行调度解。最后,选用不同规模的实例对改进的HNN算法进行测试,并与遗传算法、紧致遗传算法、HNN算法进行对比研究,实验结果表明改进的HNN算法是求解FFSP问题的一种有效方法。(本文来源于《控制工程》期刊2019年09期）
周原令,胡晓兵,霍云亮,张瀚铭[3]（2019）在《双基球扁发射药生产线的改进遗传排产算法研究》一文中研究指出针对传统遗传算法在解决批次生产问题中存在的"早熟收敛"以及"局部搜索能力差"等问题,设计了基于预处理技术的改进遗传算法,实现对批次生产过程的处理.采用随机数法、定则生成法和块基因插补法叁种方法,按照合适的比例,进行种群的初始化,在保证初始化种群多样性同时提高其个体质量;通过精英保留策略和锦标赛选择策略进行选择操作,实现优质种群个体的选择;运用专家打分法对产品进行优先级排序;采用基于位置和优先级相结合的方法选择交叉位点,进行交叉操作,保留父代优良基因,避免"早熟收敛";采用邻域重组策略进行变异操作,保证优质解种群的产生和质量解的继承.以最大化最小交货提前期为目标函数,实现排产算法研究.最后,以双基球扁发射药生产线为例,实现了改进遗传算法排产过程,大大提高公司的接单预估效率和产线的生产组织效率,然后运用单一随机初始化种群法和混合初始种群法进行比较分析,证明了改进算法的优越性.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
李丹,周延辉,周明,曾昕[4]（2019）在《基于遗传算法的卷烟换牌排产与优化设计》一文中研究指出为解决卷烟生产换牌耗时长等问题,采用遗传算法对卷烟换牌排产进行了优化设计。结合卷烟换牌生产情况,分析了换牌耗时与设备规格调整之间的关联特性;通过增大变异概率和交叉概率对遗传算法进行改进,防止算法陷入局部最优解;改进后遗传算法能够快速找到全局最优解,计算得到最短换牌耗时并给出最优排产方案。仿真结果表明,寻找到的最优排产方案可节约时间240 min;根据仿真最优排序进行卷烟排产试验,结果显示优化后换牌耗时比优化前缩短105 min,有效提高了生产效率。该方法可为完善卷烟生产计划、优化调度策略提供技术支持。(本文来源于《烟草科技》期刊2019年05期）
姜鹏,高美凤[5]（2019）在《遗传算法在刹车片生产计划排产中的应用与实践》一文中研究指出生产计划的排产问题是影响车间生产效率的主要因素之一.合理的排产计划能够高效地使用车间现有的生产资源,提高车间生产能力,降低生产成本.本文首先分析了刹车片生产运行状况,针对热压成型生产车间的多品种变批次生产模式,建立了排产数学模型;其次,设计了一种联合均值-遗传算法,对热压成型车间的排产数学模型进行求解;最后通过实验仿真,对本文设计的算法进行验证,实验结果表明联合均值-遗传算法能够很好的解决当前刹车片生产计划的排产问题.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年04期）
赵婧,包伟华[6]（2019）在《基于分步遗传算法的压力变送器排产优化》一文中研究指出以某厂压力变送器的生产为应用研究背景,分析生产工序瓶颈,提出并实现了可优化变送器生产调度问题的分步分层遗传算法。首先构建了车间生产的数学模型,并根据传感器部件的量程分类分别进行种群初始化,然后采用哈希除去余数法进行插入整合,再基于工序和订单数量的标识编码方式进行分层分步遗传算法优化。仿真分析证明该算法不但降低了开放式车间的排产复杂度,而且相对于原先基于整体订单先交货先生产的排产策略,减少生产时间,提高了生产效率。(本文来源于《应用技术学报》期刊2019年01期）
付常洋,王瑜,刘茜,邢素霞,肖洪兵[7]（2019）在《基于非线性整数规划的卷纸分切排产方案优化算法研究》一文中研究指出为了减少造纸厂卷纸分切时因排产方案不合理而产生的人力、能源、时间等资源的浪费,以降低企业生产成本,提出了一种基于非线性整数规划的卷纸分切排产方案优化算法。该算法思想包括:首先根据客户订单需求建立数学模型,其次对模型进行优化,有效地提高求解效率,最后用非线性整数规划的方法求解出最优排刀方案。实验结果表明,该算法可以有效地获得卷纸分切的最优排产方案,并可用于实际卷纸生产过程中。(本文来源于《中国造纸》期刊2019年03期）
潘寒,黄熙萍,靳华中,邹贻权,刘阳[8]（2018）在《基于遗传算法的PC构件工厂排产研究》一文中研究指出装配式建筑的规模和数量不断扩大,要求构件种类和数量大幅增加。但是,当前构件的批量生产标准化程度低,数字化管理水平不高等导致构件生产效率低难以达到预期生产能力。本文针对PC构件工厂产能目标,结合工厂生产线的实际情况,分析构件排产过程,构建排产优化的数学模型提出一种改进的遗传算法。实验表明,本文提出的算法能提高构件的生产效率和产能。(本文来源于《土木建筑工程信息技术》期刊2018年06期）
陈露,蒋高明[9]（2018）在《基于最早截止期优先算法的针织智能排产》一文中研究指出针对传统织造车间生产计划依赖经验安排生产,不可避免出现安排不合理和资源浪费的情况,对影响排产的约束因素即订单量、产品交期、机台产能、机台负荷等进行了分析,采用最早截止期优先算法(EDF),结合影响排产的多种因素,实现针织MES系统的智能排产功能;文章以某一针织织造车间、交期在1月份的订单数据信息进行模拟测试,分析了人工和系统两种模式排产下的全部订单完成日期、有效工作时日、所有机器的开机天数,结果表明:系统的智能排程有效缩短了生产周期,使企业资源得到了最大化利用,提高了企业的竞争力。(本文来源于《纺织导报》期刊2018年12期）
童小英,滕瑞飞,孙丽[10]（2018）在《仿真环境下基于遗传算法的混流装配线排产优化研究》一文中研究指出提出了在仿真环境下基于遗传算法的城市轨道车辆混流装配线排产研究。首先,根据城市轨道车辆不同车型具有相似工艺的特点,优化出一个典型装配工艺流程,在此基础上考虑多边装配约束条件,采用启发式方法进行作业元素工位划分,使各工位负荷均衡。装配线平衡后,以Plant Simulation为平台搭建城市轨道车辆混流装配线模型,以生产循环周期时间最短为排产目标,在Plant Simulation仿真环境下基于遗传算法求解混流装配线最优排产方案。最后以某城市轨道车辆装配车间为研究对象,验证了在仿真环境下基于遗传算法的排产方法的有效性以及混流装配线的高效性。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2018年11期）
排产算法论文开题报告
（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：
为了解决柔性流水车间中的排产优化问题(Flexible Flow Shop Schedule Problem,FFSP),提出了一种基于模拟退火原理的Hopfield神经网络算法作为全局优化算法。该算法提出了FFSP问题的换位矩阵,给出了FFSP问题的能量函数达式,并且为克服标准Hopfield神经网络算法(Hopfield Neural Networks,HNN)在解决FFSP问题时容易陷入局部最小解的缺陷,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,确保当能量函数趋于稳定时输出可行调度解。最后,选用不同规模的实例对改进的HNN算法进行测试,并与遗传算法、紧致遗传算法、HNN算法进行对比研究,实验结果表明改进的HNN算法是求解FFSP问题的一种有效方法。
（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。
排产算法论文参考文献
[1].王嘉乐,郑飂默.基于改进遗传算法的辐照膜订单排产研究[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[2].林硕,陈世佳,韩忠华.改进HNN算法求解柔性流水车间排产优化问题[J].控制工程.2019
[3].周原令,胡晓兵,霍云亮,张瀚铭.双基球扁发射药生产线的改进遗传排产算法研究[J].四川大学学报(自然科学版).2019
[4].李丹,周延辉,周明,曾昕.基于遗传算法的卷烟换牌排产与优化设计[J].烟草科技.2019
[5].姜鹏,高美凤.遗传算法在刹车片生产计划排产中的应用与实践[J].计算机系统应用.2019
[6].赵婧,包伟华.基于分步遗传算法的压力变送器排产优化[J].应用技术学报.2019
[7].付常洋,王瑜,刘茜,邢素霞,肖洪兵.基于非线性整数规划的卷纸分切排产方案优化算法研究[J].中国造纸.2019
[8].潘寒,黄熙萍,靳华中,邹贻权,刘阳.基于遗传算法的PC构件工厂排产研究[J].土木建筑工程信息技术.2018
[9].陈露,蒋高明.基于最早截止期优先算法的针织智能排产[J].纺织导报.2018
[10].童小英,滕瑞飞,孙丽.仿真环境下基于遗传算法的混流装配线排产优化研究[J].制造技术与机床.2018