导读:本文包含了单元调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器人制造单元,可行解性质,混流生产,阻塞
单元调度论文文献综述
赵晓飞,郭秀萍[1]（2019）在《阻塞混流生产机器人制造单元调度问题可行解性质研究》一文中研究指出针对阻塞混流生产机器人制造单元调度问题的可行解性质进行研究。首先,定义了机器人活动,将机器人运行排序和工件加工排序转化为机器人活动调度,将二维调度问题转化为一维调度问题;其次,提出了可行机器人活动调度概念,给出了几个等价定义;最后,给出了可行机器人活动调度经过一定变换,仍然是可行调度的条件。这些性质为优化算法的设计提供了理论基础。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年07期）
胡诗尧,安佳坤,韩璟琳,孙鹏飞,刘雪飞[2]（2019）在《基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略》一文中研究指出针对太阳能和风能的不确定性对智能电网功率分配的影响,提出了一种基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略.该策略使用一致性算法来最大化充放电功率,并实时调整智能电网储能系统的输出功率来补偿实际功率与计划功率间的偏差,从而有效解决储能单元的内阻对充放电效率的影响.系统仿真测试结果表明,所提出的分布式调度策略能保证所有储能单元收敛到同一个最优值.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2019年04期）
肖全玉[3]（2019）在《双机器人多品种混合装配单元调度方法与仿真研究》一文中研究指出具有多个装配台、多个零部件库的双机器人装配单元可以满足中小批量、个性化定制生产的需求。双机器人装配单元在同时装配多个品种产品时,其调度问题的约束条件多而复杂,而且机器人间的干涉问题对调度的影响也不可忽略。为此,需要建立考虑机器人干涉的双机器人装配单元多品种调度问题的数学模型以及为该问题寻找有效的解决方法。本文的主要研究工作如下:(1)针对双机器人装配单元多品种调度问题中可能出现的机器人干涉问题,采用中间控制点运动约束策略,同时综合考虑多个装配台、多个零部件库和多个末端工具等因素的约束,以最小化周期长度和最小化工具切换次数为目标建立了调度模型。(2)针对单目标和多目标双机器人装配单元多品种调度问题分别提出了单目标和多目标混合分布估计算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm,HEDA)。在单目标HEDA中,为了使得算法具有良好的引导性,对产品序列和机器人选择序列分别建立概率模型并改进了概率模型的更新机制。然后,在标准分布估计算法(Estimation of Distribution Algorithm,EDA)的基础上加入局部搜索操作、遗传算法的变异操作和精英解保留操作来提高算法的局部搜索能力和维持种群的多样性。在多目标HEDA中,保留单目标优化时采用的局部搜索操作和全局变异操作,应用外部非支配解集记录每次迭代得到的非支配解,并利用当代新产生的非支配解更新概率模型最后通过算例验证了上述模型与方法的有效性。(3)基于Coin3D图形库在VS平台上开发了机器人装配单元调度仿真软件,软件集成了所提出的调度算法,能实现装配单元的叁维场景搭建、机器人点位示教、碰撞检测、调度优化仿真、生成机器人离线程序和生成周期节拍等功能。通过仿真实例验证了本文提出算法的有效性和可靠性。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-05-31）
高青[4]（2019）在《考虑行为特征的柔性制造单元干扰管理调度研究》一文中研究指出随着智能制造进程的推进,我国制造型企业有了更高要求:首先,市场环境更具动态多变,企业须提高迅速响应市场的能力,多品种、中小批量的生产模式已成主流;其次,客户重视产品质量与服务的同时,需求更加多样化、个性化,企业须以客户需求为导向安排生产活动。柔性制造单元作为一种具有高度柔性及自动化加工能力的生产模式应运而生,它能够很好满足市场和客户的需求,更是智能工厂建设的新方向。生产调度是柔性制造单元实现智能制造的基础和关键,高效的调度技术不仅有助于制造车间实现高效率、高柔性以及高可靠性,也提高客户对调度结果的满意程度。在实际生产中,新订单到达等不确定干扰事件的出现往往会导致初始调度方案不再可行,甚至会导致客户产生消极行为感知以及利益损失。此时,企业需尽快重新调整方案以应对干扰事件,减少扰动对客户的行为影响。系统中的人并不总是追求“利益最大化”,而是基于自身有限的认知和思维,做出“让自己最满意的选择”,从而导致系统偏差。总结已有成果发现,现有重调度研究大多以系统自身的物力、财力等客观指标为目标进行优化,忽略随机事件对人主观行为的扰动,导致求得的最优方案偏离企业的实际需求。因此,本文综合考虑客户决策过程中的有限理性行为因素及柔性制造单元生产运作的特点,结合干扰管理思想研究生产调度中客户满意度模型构建以及重调度方案制定问题,以使不确定干扰下的柔性制造单元重调度方案减少系统偏差,更接近企业生产实际。在客户行为扰动度量及不满意度函数构建方面,本文基于干扰管理的思想以及行为科学相关理论,分析了生产调度中客户面对交货期变化所产生的损失厌恶和公平关切两种普遍存在的主观行为。采用前景理论价值函数对干扰事件发生后客户行为特征进行提炼与刻画,运用模糊理论对行为主体的不满意度进行度量,建立起一个关于交货期变化的客户不满意度度量函数模型。此外,针对客户优先级问题,本文基于客户当前和潜在的价值构建了评价指标体系,并运用模糊综合评价法确定客户价值,以实现客户优先级划分以及企业资源的优化配置。在重调度模型构建方面,针对新订单到达扰动易造成有限资源不足、订单完工时间提前或延长、不能按时交货以及客户满意度下降的情况,本文采用干扰管理方法进行重调度,从客户行为的视角出发,以考虑客户行为特征的不满意度度量函数建立扰动修复目标,测度当前扰动导致系统运行偏离初始方案的程度。进而构建了兼顾初始目标和扰动指标的柔性制造单元干扰管理调度模型。根据模型具体的特点,选择遗传算法对模型进行了求解。算例分析表明,该模型方法得出的结果较为高效具有可行性,且能很好地测度出客户的行为感知系数,从而降低了干扰对系统生产及客户的扰动。最后,将本文的方法应用于具体实际案例。选取某船舶制造公司的加工车间为调研对象,将企业车间的实际生产方案与本文得出的方案进行比较,从而验证了本文方法的有效性,也为企业在生产环节中对于客户关系的处理策略上提供了实际参考价值。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2019-05-05）
代亮,张亚楠,钱超,孟芸,黄鹤[5]（2019）在《联合车速–队列感知的路边单元分组调度随机优化》一文中研究指出路边单元(RSU)是车联网中为其无线覆盖范围内过往车辆提供信息服务的基础设施,路边单元间的分组传输可通过移动车辆"存储–载带–转发"的方式进行,其传输过程中分组的端到端时延由源RSU缓存中的排队时延与车辆载带过程的传播时延两部分组成.为使RSU间分组传输过程中平均端到端时延最小化,本文提出一种联合车速–队列感知的路边单元分组调度随机优化方法,该方法根据源RSU缓存队列长度和经过源RSU覆盖范围的车辆速度状态作分组调度决策.通过马尔科夫决策(MDP)框架对分组传输过程中的平均排队时延和平均传播时延进行分析,建立一个非线性平均端到端时延最小化问题并求解.仿真结果表明,所提出的RSU分组调度随机优化方法可以显着降低RSU间分组传输过程中的平均端到端时延,并提高系统中分组传输的吞吐量.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年10期）
葛维春,刘闯,王艺博[6]（2019）在《电网大规模电储热单元优化调度模型研究》一文中研究指出随着电-热系统耦合程度的不断加深,在保证系统运行灵活性的基础上,充分考虑电-热耦合关系,进一步提高新能源消纳水平是电力系统发展所必须面对的问题。首先对装设于发电厂侧的储热装置的运行特性进行分析,在此基础上构建了储热单元就地控制与远方控制的优化控制策略;并将其纳入日前发电计划,构建了考虑储热单元控制策略的系统电-热优化调度模型。为了验证所构建模型的合理性,基于辽宁省电网的实际数据,分析了所构建模型对辽宁省风电消纳能力的提升效果,并对该模型下的电量效益进行了计算分析,有效验证了该模型的合理性与有效性。(本文来源于《智慧电力》期刊2019年04期）
杨健[7]（2019）在《汽车混流总装主辅料输送单元协同调度技术研究》一文中研究指出作为“中国制造2025”的五大工程之一,智能制造致力于实现制造过程的柔性化和智能化。汽车混流总装车间的主辅料种类与数目繁多,先进科学的主辅料输送调度技术是企业提高生产效率、降低生产成本,实现汽车制造全面智能化的重要一环。本文着力研究汽车混流总装的主辅料输送问题,针对汽车混流总装生产线及其物料输送单元的新特性,提出一种主辅料输送单元协同调度技术。首先,以工业物联的思想为指导,通过自动识别技术实现对底层物料的全面追踪管理,通过无线自组网技术实现工业资源的互联,并在此基础上开发一个基于OPC UA规范的智能网关,实现主辅料输送单元与摩擦输送线的互联互通以及互操作。然后,基于工业物联网技术实现的互联互通性,以主辅料配送的效率和动态性为目标,提出了一种改进的合同网协议作为协同调度的优化算法,并通过仿真验证其运行效率与收敛性。最后,以理论研究为基础,结合实验室研发平台,开发了面向汽车混流总装主辅料输送单元的协同调度系统软件。通过现场测试与试运行,验证了本文提出的协同调度技术的可行性,为汽车混流总装的主辅料输送提供了一种高效的解决方案。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
张学军,王振[8]（2019）在《含风储联合单元的电力系统两阶段日前调度模型》一文中研究指出针对电力市场环境下含风储联合单元的电力系统日前调度问题,建立了两阶段调度优化模型。第一阶段基于描述风功率不确定性的概率场景集,考虑弃风和投标偏差惩罚,以风储联合单元的期望收益最大为目标,优化单元的日前投标量;第二阶段考虑风储联合单元出力偏差惩罚、环境成本和网络约束等因素,以系统综合运行成本最小为目标,进行日前机组组合优化。此外,还提出了一种日前出清偏差惩罚机制。IEEE-30节点6机系统的仿真实验表明,与传统调度模型相比,该模型具有风储调度出力偏差小,系统综合运行成本低,环保效益明显的特点。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年05期）
李瑞婷,叶春明,吴思思[9]（2018）在《运用改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配调度问题》一文中研究指出针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)液晶板组装制造阶段(Cell)生产调度的复杂性,且在考虑了各种约束条件的前提下,以最小化工件最大完工时间和加权延迟最小为调度目标,建立了TFT-LCD单元装配作业调度数学模型。运用加入混沌搜索的萤火虫算法解决作业车间调度问题,克服了标准萤火虫算法容易陷入局部最优、优化速度慢以及计算量大等困难,并与其他算法比较,仿真结果表明了改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配作业调度问题的合理性和优越性。最后,建立了具有学习效应和遗忘效应的TFT-LCD单元装配作业调度模型,分析了不同的学习因子和遗忘率对所求目标函数的影响。(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2018年06期）
赵晓飞,郭秀萍[10]（2019）在《双层束搜索算法优化机器人制造单元调度问题》一文中研究指出针对混流生产阻塞机器人制造单元调度问题,给出了可行机器人运动插入法,构建可行解。依据可行机器人运动插入法,提出双层过滤变宽度束搜索算法进行求解。搜索过程利用局部评价函数和全局评价函数对节点进行两次择优选取。通过计算随机生成算例,仿真结果表明,相对于以分支定界算法产生的可行解进行变邻域搜索、分支定界算法、局部评价函数束搜索算法、全局评价函数束搜索算法和双层过滤定宽度束搜索算法,双层过滤变宽度束搜索算法不但能显着提高搜索效率,而且解的平均改进度分别为3.07%、6.07%、7.79%、12.62%、14.47%。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年04期）
单元调度论文开题报告
（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：
针对太阳能和风能的不确定性对智能电网功率分配的影响,提出了一种基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略.该策略使用一致性算法来最大化充放电功率,并实时调整智能电网储能系统的输出功率来补偿实际功率与计划功率间的偏差,从而有效解决储能单元的内阻对充放电效率的影响.系统仿真测试结果表明,所提出的分布式调度策略能保证所有储能单元收敛到同一个最优值.
（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。
单元调度论文参考文献
[1].赵晓飞,郭秀萍.阻塞混流生产机器人制造单元调度问题可行解性质研究[J].运筹与管理.2019
[2].胡诗尧,安佳坤,韩璟琳,孙鹏飞,刘雪飞.基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略[J].沈阳工业大学学报.2019
[3].肖全玉.双机器人多品种混合装配单元调度方法与仿真研究[D].湘潭大学.2019
[4].高青.考虑行为特征的柔性制造单元干扰管理调度研究[D].江苏科技大学.2019
[5].代亮,张亚楠,钱超,孟芸,黄鹤.联合车速–队列感知的路边单元分组调度随机优化[J].控制理论与应用.2019
[6].葛维春,刘闯,王艺博.电网大规模电储热单元优化调度模型研究[J].智慧电力.2019
[7].杨健.汽车混流总装主辅料输送单元协同调度技术研究[D].南京航空航天大学.2019
[8].张学军,王振.含风储联合单元的电力系统两阶段日前调度模型[J].电测与仪表.2019
[9].李瑞婷,叶春明,吴思思.运用改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配调度问题[J].上海理工大学学报.2018
[10].赵晓飞,郭秀萍.双层束搜索算法优化机器人制造单元调度问题[J].计算机工程与应用.2019