导读:本文包含了车间调度系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自动导引车,多目标优化,多目标遗传算法,智能调度
车间调度系统论文文献综述
杨智飞,苏春,胡祥涛,陈帝江[1]（2019）在《面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化》一文中研究指出以具有多台自动导引车(AGV)的智能生产车间为对象,以完工时间、AGV数量以及惩罚成本的最小化作为优化目标,构建作业车间多目标调度优化模型.针对多目标调度优化模型的求解需求,提出一种自适应多目标遗传-差分进化算法(AMOGA-DE),采用多段式实数编码的染色体表征调度方案,利用遗传算法获得模型优化解,融合差分进化算法和外部Pareto解集档案构建技术以改进解的质量,引入自适应策略以提高算法的收敛速度,实现多约束条件下AGV系统的多目标调度优化.以一个具有多台AGV的智能制造车间为例进行案例分析,得到调度方案.将AMOGA-DE与NSGA-Ⅱ、SPEA2算法应用于3个不同规模问题,研究结果表明:AMOGA-DE算法具有更快的收敛速度,能得到更好的优化结果,在不同规模的算例上获得了分布均匀且具有较高质量的Pareto解集.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
张祥祥,杨智飞,胡祥涛,苏春[2]（2019）在《面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计》一文中研究指出一、引言物流系统的效率及其作业质量关系到智能制造车间的生产成本和经济效益。利用智能化导航装置和自动化的装卸机构,自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)可以实现物品搬运和装卸过程的自动化。目前,AGV在自动化仓储、物流搬运系统以及智能制造系统等领域得到广泛应用。为满足智能化生产车间的作业需求,近年来由多辆AGV构成的集群式AGV系统(以下简称AGVs)成为AGV研究和工程应用的热点领域,主要内容包括:多调度任务的协调机制研究。研究提高AGVs响(本文来源于《智能制造》期刊2019年09期）
田龙,崔连虎[3]（2019）在《导弹弹体加工车间调度仿真系统设计与实现》一文中研究指出为解决弹体加工车间因生产周期长,生产过程资源耗费大,研究样本少等缺点不便于展开调度问题研究的难题,本文基于C#.NET设计实现了导弹弹体加工车间调度仿真系统。该系统经过科学的需求分析,从体系框架、系统功能和数据结构叁方面展开设计,实现了静态调度与动态调度相结合的车间调度系统仿真,能在一定程度上提高弹体加工车间工作效率,并为车间调度算法研究提供仿真平台。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年08期）
成荣荣[4]（2019）在《基于多目标的动态车间调度系统的研究与实现》一文中研究指出在车间调度问题上,从单机调度到柔性作业车间调度,对调度问题的研究逐渐复杂化、实际化,研究结果也不断得到优化。但是在实际的加工生产过程中扰动因素不可避免,不同动态事件的发生对加工过程造成了严重的影响,致使出现订单的完成时间超过预定交货期,或者机器利用率较低的现象。因此,及时对发生的动态事件进行处理,能够减少对整个加工过程性能的影响。首先,从车间调度问题的研究背景及现状出发,分析目前对于动态车间调度问题研究的不足,同时总结常用的寻优算法。其次,从总体研究、模型研究、求解算法叁个角度,逐步对动态车间调度问题进行简要概述、模型建立、算法求解、仿真实验,实现四类动态事件的处理策略。其中,模型研究与求解算法部分是重点内容,模型研究部分,依据不同的处理策略将动态事件分为新加类、机器占用类、交换类以及延迟类事件,分析其处理策略及流程,并给出了详细的数学模型及约束条件。求解算法部分,以粒子群算法为优化工具,最大完工时间最小化与最大机器负荷最小化为优化目标,进行仿真实验,比较重调度结果相对于原始调度的扰动影响率,验证其有效性。同时,比较不同时段发生动态事件的重调度结果相对原始调度的扰动影响率,验证其鲁棒性。最后,设计基于B/S架构的动态车间调度系统,系统中包括机器故障与交货期提前两种动态事件,并将粒子群算法应用于系统中进行寻优操作,系统能针对不同的动态事件分别进行处理并给出较合理的调度结果。(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-05-01）
张晓寒[5]（2019）在《基于混合粒子群算法的车间调度研究及管理系统设计》一文中研究指出车间的任务分配是对有用的资源在规定时间内进行加工分配的过程,它包括交货日期、加工时间和资源能力等。目前车间里设备早已代替大量人力劳动,在快速生产过程中,车间对物资和设备的快速调动显得尤为重要。纺织行业是一个拥有多工艺和复杂车间环境的产业,因其车间机器数量大、加工工序繁杂和操作人员多等因素而难以实现管理,在目前实行绿色制造的社会环境中,纺织产业不得不寻求一个好的调度方法和管理系统,以减少能源损耗。故本文以纺织车间为研究对象围绕车间调度的问题展开研究。本文主要对粒子群算法改进,以其寻优方式与柯西分布相似来对算法优化,根据实际生产环境建立约束模型和目标函数,并对实际生产中的维修中断的问题进行研究和解决。为最大化利用车间资源,建立车间管理系统并整合各个部门的资源和设备运行记录,提高车间管理效率。具体内容如下:(1)设计车间管理系统的功能模块,介绍各个功能和系统框架。根据系统基本框架综合考虑车间状况,尽可能模拟车间的真实生产情况,并分析车间调度约束,如顺序优先级约束、加工一次约束和维修中断约束等,建立车间调度数学模型。(2)以粒子群算法为基础研究车间调度问题。首先根据车间生产需求建立相关目标函数;然后结合设备历史记录预估机器状态,评估机器是否存在故障给出约束条件;最后通过改进算法完成车间分配任务,由于粒子寻优符合柯西分布,故采用传统粒子算法结合柯西分布对粒子群算法的速度和位置进行改进,在迭代停止前再利用遗传算法交叉、遗传、变异去更新粒子,使粒子收敛到最优值。(3)利用双粒子群算法,解决带有维修状态的车间任务分配。以改进的粒子群算法为基础,将粒子分为主群和辅群,以不同方法搜索最优值,使得最优解更为准确;并基于威布尔分布和机器状态的数据对机械维修时间进行预测,以缩短完成周期为目的,将维修时间作为订单任务分配到相关设备;最后将改进算法与维修时间应用到车间任务分配中,证明了本文算法的有效行。(4)开发了车间管理系统。设计数据库存储数据,实时更新共享。在VS2010平台,以C++语言为基础,采用UI设计用户界面,根据系统的功能需求设计各个模块。整个车间管理系统包括记录机器工作状态、工人的基本信息、生产进度显示等基本功能,还可以通过系统选用生产工序自动生成调度图,并显示出来。管理系统将技术部、生产部和人事部等部门有机的整合在一起,便于管理和监督,提高了管理效率。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2019-05-01）
郑杜[6]（2019）在《支持实时调度的车间层自治物联系统研究与开发》一文中研究指出随着消费理念的提升,客户需求呈现个性化和多样化的趋势,目前车间的生产模式已经很难适应这种发展趋势。作为时代发展的核心技术之一,物联技术已被广泛用于制造业。通过感知技术和通信技术的使用,车间物联系统实现了实时控制、设备运行状态信息获取和扰动感知。物联技术是保证车间实时调度系统高效率运行的重要技术之一。本文将车间调度技术同物联技术相融合,提出了一种支持实时调度的自治物联系统解决方案。本文的主要研究内容如下:首先,研究了物联感知技术,据此构建了车间物联制造网络,将车间设备资源映射为智能个体,对个体间的通信网络、通信规范进行了设计,为调度系统的设计打下基础。其次,提出了一种基于MAS分布式控制的自治物联系统架构,在深入研究Agent特征及映射方式的基础上,构建了基于MAS的改进型车间调度模型,构成了支持实时调度的车间层自治物联系统总体方案。然后,建立了以时间、成本和负载为调度目标的数学模型。通过对MAS协商机制的研究,总结了传统合同网协议下的MAS调度方法的不足,据此提出了一种基于改进合同网的MAS调度算法,使各Agent间有效协同运作。最后,根据上述研究内容搭建了实时调度物联系统,设计了物联系统硬件平台,将Agent与硬件单元进行集成,并设计了控制方案。设计了云端系统及MAS调度系统,二者协作完成订单的收集、加工及状态追踪。通过运行实验,对物联系统的有效性进行验证。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-01-01）
[7]（2018）在《基于物联网的智能车间生产物流调度系统解决方案》一文中研究指出1项目背景物联网技术是制造业转型升级,实现智能制造的基础。在推动智能制造实施过程中,物联网正从工业领域的局部工序扩展到车间、工厂,从提质增效扩大到推动制造和物流业务模式的转变。智能制造以智能车间为载体,在设计、供应、制造和服务各环节实现端到端无缝协作。智能物流可以进行感知、思维、推理、路径规划和决策等,是连接智能之间供应和制造的重要环节,也是打造智能工厂的基石。当前,智能制造和智能物流正处于整合过程中,如何管理制造和物流的复杂流程,协同生产调(本文来源于《自动化博览》期刊2018年07期）
熊伟[8]（2018）在《基于免疫多Agent系统的柔性作业车间调度问题研究》一文中研究指出随着制造业生产方式的转变,柔性作业车间调度问题更贴近实际,应用背景广泛且求解难度大。以元启发式算法为代表的集中式调度方法具有计算时间长,动态事件响应差等缺陷。采用分布式的多Agent系统求解调度问题,可以有效降低复杂度、缩短求解时间、增加调度系统的柔性和鲁棒性,但一直存在求解质量差的不足。免疫系统是一个复杂的分布式信息处理系统,各类细胞相互作用,通过免疫应答快速消灭抗原保护机体。如果把工序比成抗原,调度系统可以借鉴免疫系统消灭抗原的机制来安排工序,以此来快速获得高质量的调度结果。本文将借鉴两个重要免疫学说建立免疫多Agent调度系统,用于求解各类柔性作业车间调度问题,主要研究成果和创新点如下:(1)针对元启发式算法求解时间长,多Agent方法和基于启发式规则的方法求解质量差的不足,提出了一种基于克隆选择学说的多Agent寻优方法,建立了新型免疫多Agent调度系统,求解以最小化最大完工时间为调度目标的柔性作业车间调度问题。该系统借鉴克隆选择学说,设计了基于B细胞活化值分配工序的启发式规则,并引入贪婪机制,寻找纳什均衡解,借鉴B细胞高频突变和亲和力成熟机制,结合关键路径和禁忌搜索,深度优化调度结果。仿真实验和算法比较的结果表明,该系统可以快速生成高质量的调度结果。(2)针对先验方法难以获得满意解,后验方法求解时间长的不足,提出了一种基于B细胞联盟的多Agent寻优方法,建立了免疫多Agent多目标调度系统,求解以最小化最大完工时间、关键机器负荷和机器总负荷为调度目标的柔性作业车间调度问题。该系统将优化过程分为共同优化和折衷优化,逐步取得决策者的偏好信息,通过创建B细胞联盟完成对不同调度方案的探索,直至找出符合决策者要求的满意解。仿真实验和算法比较的结果表明,该系统可以快速生成与决策者要求一致的调度结果。(3)将工序延迟的炼钢连铸动态调度问题抽象成为柔性作业车间动态调度问题进行了研究,提出了基于免疫学说的调度计划局部调整法,分别建立了免疫多Agent动态调度系统(IMADSS)和免疫网络多Agent动态调度系统(INMADSS)。IMADSS借鉴克隆选择学说,设计了受影响工序的基于B细胞活化值的加工机器分配方法。INMADSS借鉴免疫网络学说,设计了受影响工序的完工时间调整方法和加工机器分配方法。仿真实验结果表明,两个系统均可以快速生成与初始调度计划偏差较小的动态调度计划,有效保障了生产的连续性和稳定性。(本文来源于《北京科技大学》期刊2018-06-06）
王文[9]（2018）在《柔性作业车间调度Web系统设计与开发》一文中研究指出随着经济全球化的不断发展,制造业企业在面临日益激烈的国际竞争的同时也迎来了新的发展机遇;同时,由于人们对多样化、个性化的产品需求越来越高,传统的生产模式已不能适应现代化生产需求,企业需要根据市场需求来组织生产,最大限度的发挥生产柔性,从而促进了柔性制造系统的快速发展。柔性作业车间调度作为车间生产工作中的关键技术和核心内容之一,对降低生产成本,提高生产效率至关重要。优良的调度方案能够最大限度的提高资源利用率,使企业利益最大化,所以如何制定高效合理的调度方案成为生产管理中急需解决的重要问题。针对柔性作业车间调度问题,本文在分析了国内外研究现状和发展趋势的基础上,建立了满足生产工艺约束条件的车间生产调度模型,采用基于工序和设备双层编码方式,设计了基于动态策略的差分进化算法,并通过案例验证了所提算法的有效性。分析了柔性作业车间调度的需求,基于Java与JavaScript等语言,采用OPC、数据库存储等技术设计并开发了柔性作业车间调度Web系统,本文的主要工作和研究内容如下:(1)介绍了柔性制造和柔性作业车间调度问题的研究背景和意义,阐述了柔性制造和柔性作业车间调度问题的国内外研究现状和发展趋势;介绍了柔性作业车间调度问题基本概念、分类、特点、研究方法以及系统实现的相关理论和技术,建立了满足工艺要求的车间调度数学模型。(2)提出了一种动态策略差分进化算法,以最小化最大完工时间为优化目标,采用工序与设备双层编码方式,利用各个体之间的距离衡量当前种群的分布情况,进而自适应判断算法所处阶段;然后,针对不同阶段的特点设计相应变异策略池,实现变异策略的动态选择;最后,对算法得到的最优解进行解码,确定产品加工的顺序和机器的分配。(3)在系统信息需求和功能需求分析的基础上,基于B/S叁层架构,采用前后端分离技术,完成了系统功能模块的详细设计;利用AngularJS+SSH框架,PostgreSQL数据库技术,开发了柔性作业车间调度Web系统;系统测试和实际应用表明了系统的可行性。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2018-06-01）
王柯飞[10]（2018）在《制造车间无人搬运系统调度方法研究》一文中研究指出随着人工智能的发展,各行各业对于自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)的需求与日俱增,尤其在自动化立体仓库,智能工厂,智能制造业,智能无人场站,智能无人港口等领域有着广泛的应用,大大提高了人们的生活生产效率。完成搬运作业是AGV的主要用途之一,传统的车间搬运作业大部分由传送带和人力等组成,使用AGV代替传统搬运作业方式可以大大提高搬运效率,节约成本,并且能够使得上下游工序更好的衔接。目前,在高端制造业中,无人搬运系统的应用已经成为趋势,而AGV其自身具有的高度灵活性使其成为大多数无人搬运系统的硬件设备,由此也出现了各种各样的AGV管控平台,实现了AGV系统的自动化与智能化。AGV调度方法是AGV调度系统的核心关键技术,其中主要包括路径规划和任务调度,基于不同的现实条件与实际需求,也产生了不同的调度方法理论。本文基于某实际制造车间搬运任务现实要求,结合场地布局以及制造车间无人搬运系统基本架构等实际条件,对AGV调度系统进行研究,并以此为理论基础对调度系统进行开发与模拟实验。本文主要工作包括:(1)研究基于AGV的制造车间无人搬运系统整体架构,介绍各个组成部分的发展现状以及各个组成部分的功能模块。依据现有条件对总体方案和子系统方案进行设计。AGV无人搬运系统主要包括地面(上位)控制系统、车载(下位)控制系统、基础硬件系统以及导航系统,其中上位控制系统的调度方法为本文后续研究重点。(2)结合时间窗和改进D*算法对多AGV实时避障路径进行动态规划,并结合AGV运行参数以时间花费最少作为优化目标进行路径规划,充分反映制造车间无人搬运任务实际状况与实际需求。根据资源受限项目调度问题(Resource Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)对任务调度问题建立数学模型,并应用地理生物学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)求解多AGV任务调度问题。(3)基于c++Qt平台对调度系统进行开发与模拟。首先设计开发虚拟AGV系统模拟真实AGV运行及与上位机通信等功能,然后基于虚拟AGV对调度系统进行开发与模拟,其核心调度方法为本文所提出的带时间窗改进D*算法多车动态路径规划与BBO算法求解基于RCPSP问题模型的任务调度问题。(4)对本文研究工作进行全面总结,并对未来后续研究工作进行展望。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-05-01）
车间调度系统论文开题报告
（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：
一、引言物流系统的效率及其作业质量关系到智能制造车间的生产成本和经济效益。利用智能化导航装置和自动化的装卸机构,自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)可以实现物品搬运和装卸过程的自动化。目前,AGV在自动化仓储、物流搬运系统以及智能制造系统等领域得到广泛应用。为满足智能化生产车间的作业需求,近年来由多辆AGV构成的集群式AGV系统(以下简称AGVs)成为AGV研究和工程应用的热点领域,主要内容包括:多调度任务的协调机制研究。研究提高AGVs响
（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。
车间调度系统论文参考文献
[1].杨智飞,苏春,胡祥涛,陈帝江.面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化[J].东南大学学报(自然科学版).2019
[2].张祥祥,杨智飞,胡祥涛,苏春.面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计[J].智能制造.2019
[3].田龙,崔连虎.导弹弹体加工车间调度仿真系统设计与实现[J].自动化技术与应用.2019
[4].成荣荣.基于多目标的动态车间调度系统的研究与实现[D].宁夏大学.2019
[5].张晓寒.基于混合粒子群算法的车间调度研究及管理系统设计[D].武汉科技大学.2019
[6].郑杜.支持实时调度的车间层自治物联系统研究与开发[D].南京航空航天大学.2019
[7]..基于物联网的智能车间生产物流调度系统解决方案[J].自动化博览.2018
[8].熊伟.基于免疫多Agent系统的柔性作业车间调度问题研究[D].北京科技大学.2018
[9].王文.柔性作业车间调度Web系统设计与开发[D].浙江工业大学.2018
[10].王柯飞.制造车间无人搬运系统调度方法研究[D].大连理工大学.2018