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第一篇JSP论文范文参考：基于Petri网和混合遗传算法的JSP优化调度
本文以带有控制器的Petri网和混合遗传算法为工具,对具有多工艺加工路径的生产车间调度问题进行研究.该算法不仅通过与其他学者提出的算法相比较,而且通过了标准算例的验证,证明了其正确性和优越性.针对受双资源制约的动态生产车间调度问题,提出并研究了新的调度策略和方法,并给出了最佳调度策略.本文的研究结果和内容可概括为以下的几个主要方面： 利用局部设计和Petri网简化技术提出了一种实现库所和变迁混合不等式约束Petri网反馈控制器的新方法,该方法计算简单无需搜索整个系统的状态空间,因此在计算效率上具有明显的优势,尤其是对规模较大的系统,其优势更加明显.
以带有控制器的Petri网为建模工具研究了单资源生产车间调度优化问题,应用了一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的调度算法,将加工计划与生产调度同时考虑.通过仿真实验证明了其正确性和优越性. 在双资源静态调度问题的基础上,对于机床设备／工人受制约的动态调度问题进行了重点研究.对机床故障、工人离岗、定单取消等基于时间和任务进行分类,决定是否执行再调度.尤其重要的是提出了处理紧急工件的新方法,把剩余任务和紧急任务当成两个独立的任务分别处理,在紧急任务为最优调度的基础上选取剩余任务的最优调度,该方法不仅实现了总体最优,而且局部也是最优的. 最后,用Delphi开发了实用性的生产车间调度软件.以XML为数据存储方式,并以其作为对象兼数据交换的接口信息.第二篇JSP论文样文：基于OCTPN和混合遗传算法的JSP多目标优化调度
本文以面向对象着色赋时Petri网和混合遗传算法为工具,对具有多工艺加工路径的生产车间调度问题进行了研究.本文的研究结果和内容可概括为以下的几个主要方面：
将Petri网的“着色”这一抽象机制与面向对象的类、继承等概念相融合,提出一种面向对象的着色赋时Petri网OCTPN (Object-oriented Colored Timed Petri Net).以OCTPN为建模工具分别研究了单资源、双资源和多资源作业车间调度优化问题.OCTPN模型基于“面向对象”而不是基于“面向过程”,把描述系统本质和能力部分抽象为不同的对象,而把描述系统动态行为的进程抽象为对象的实例,并赋予不同的颜色,较大地改善了制造系统调度模型规模庞大和可重用性差的问题.
将一种Pareto排序策略嵌入到Pareto竞争方法中,提出了一种新的解决多目标优化调度的混合遗传算法.该方法在执行选择操作时,使用小生境技术来选取进入下一代的个体,使得搜索尽可能在整个解空间进行,避免算法收敛到局部最优.采用多种交叉方法和变异方法提高了算法的收敛速度.为了避免进化过程中最优解的遗失,采用Pareto解集过滤器保存进化过程中出现的最优解.通过仿真实验证明了算法的正确性和优越性.在该算法的基础上研究了双资源作业车间的双目标、多目标调度问题.
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在双资源双目标调度问题中,首先研究了生产周期和生产费用的双目标调度优化问题,并对工人/机床的比率和工人任务量的分配对该种车间的调度结果产生的影响进行了研究.在双资源双目标静态调度问题的基础上,研究了动态调度问题；对机床故障、工人离岗、订单取消等基于时间和任务进行分类,决定是否执行再调度,针对不同的情况进行不同的处理,选用合理有效的调度策略,最大限度地维持作业车间的生产能力.
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在双资源多目标调度问题中,从企业不同部门的利益出发,兼顾各个部门的期望目标,实现了对生产周期、生产费用、机床最大负载、机床总负载和客户满意度等多个目标进行优化,最后利用层次分析方法从得到的最优解集中选出符合决策者偏好的解作为调度的最优解.
最后,用Delphi和Flexsim软件联合开发了实用的生产车间调度软件.
第三篇JSP论文范文模板：复杂生产环境下优化调度方法研究与系统实现
随着市场竞争的日趋激烈,每个企业都在寻求最佳的生产与运作管理方案,以提高企业的生产、经营和管理效率,从而提高企业的核心竞争优势.生产与运作管理的核心是作业车间调度(Job Shop Scheduling—JSP)问题能够高效地获得优化解,而作业车间调度问题又是典型的NP-hard难题,因此,研究作业车间调度问题具有很大的理论意义和实际应用价值.
已有的对作业车间调度问题的研究大都存在两个问题:
一是将生产系统中的各种参数看做确定性的精确值,即仅将它作为一个数学问题加以处理,而实际情况是由于各种因素的影响,加工参数不是也不可能是确定性的精确值.
二是忽略了实际加工过程中各种动态状况的出现:待加工的工件连续不断的到来、机床设备突然损坏或被修复、工人生病请假等,在这种环境下的作业车间调度实际上是动态调度问题.
已有的作业车间调度研究往往将系统模型大大简化,与实际生产状况距离较远,特别是不完全适合生产条件变化频繁、工况变化大的我国制造企业.因此,本论文从复杂生产环境调度控制与优化的实际需求出发,考虑到生产环境中的不确定性、动态扰动等因素的影响,将智能方法与优化理论相结合,采用学科交叉和学科融合手段,创造性研究新的调度理论和方法,并在典型的复杂生产系统中进行应用验证.
为区别传统的作业车间调度研究,本文将不确定、动态环境下的作业车间调度研究定义为复杂生产环境下的优化调度研究.全文主要工作如下:
(1)复杂生产环境下的优化调度理论和方法
在归纳总结已有成果基础上,对复杂生产系统优化调度算法搜索的全局性、快速性和鲁棒性进行了理论研究,提出了搜索进入局部极小的合理判断准则,将模拟退火算法的概率突跳性同遗传算法的并行搜索能力相结合,提出了一种高效的混合优化算法——动态混合遗传算法,采用方差分析和试验评估的方法,提供了控制优化参数选取的理论指导和规律性结论.
(2)不确定性环境下JSP调度的建模与分析方法
研究了不确定环境下的车间调度问题,结合模糊集合论中有号距离和优化指标β概念建立了两种模糊JSP调度模型,针对这两类模型,采用动态混合遗传算法进行了排序寻优,仿真实例验算了两种调度模型的有效性和正确性,并对两种模型的进行了比较,对作业调度问题中加工参数的波动对调度结果的不确定影响程度进行了深入的分析研究,提出了一种双目标优化概念,建立了三种判别加工参数模糊性对调度结果不确定性影响程度的定量模型,指出了不同模型的使用场合及判断标准.
(3)动态环境下JSP重调度理论及方法研究研究了动态生产环境下作业车间调度问题的特点,对调度解的鲁棒性和柔性进行了研究,给出了调度解的鲁棒测量的定义以及它的特性,提出了重调度概念,给出了重调度的性能测定指标,通过仿真,验证了采用遗传算法可以找到鲁棒性和柔性都很强的调度,这种调度在机器出现故障等动态环境下经过重调度后性能优于常规调度的结果.
(4)针对非量产模式生产特点,开发了实用性的具有生产信息管理、生产计划自动排程、生产作业调度控制等功能的网络协同制造系统E-proms,在系统上分别实现了基于“基于约束优先加权值调度算法”和“动态混合遗传算法”的生产调度功能.该系统已应用于深圳伟创力公司.
第四篇JSP论文范例：蚁群粒子群混合优化算法及应用
柔性作业车间调度问题(FJSP)比传统作业车间调度问题的复杂性更高,其求解难度更大.本文利用蚁群和粒子群混合优化算法研究了柔性作业车间调度一类问题的求解方法,主要工作与创新点如下:
1、研究了蚁群粒子群混合优化算法在单目标柔性作业车间调度问题中的应用.首先,根据FJSP的求解特点,建立了主-从两级协调的蚁群粒子群混合算法结构.然后,对于主级蚁群优化算法构建了工序可选加工设备吸取图模型,设计了蚂蚁的解构造图和蚂蚁在工序可选加工设备间的转移概率,对于从级粒子群优化算法,采用位置矩阵的粒子表示方法,以粒子元素向量中优先权值的次序表示作业车间调度问题(JSP)中工件调度的次序,并在此基础上设计优先权值向量的解码方法.最后,以实验方式分析了蚁群粒子群混合优化算法中主要参数的取值问题.
2、研究了蚁群粒子群混合优化算法在能力约束和多目标柔性作业车间调度问题中的应用.针对上述两类柔性作业车间调度问题分别重新设计了蚁群优化算法中蚂蚁转移概率的局部启发式信息的计算和更新方式,使主级蚁群优化算法既能够在能力约束的柔性作业车间调度问题中处理能力约束条件,又能够在多目标柔性作业车间调度问题中实现设备总负荷和关键设备负荷最小两个优化目标.
3、研究了蚁群粒子群优化算法在多模式资源受限项目调度问题(MRCPSP)中的应用.首先,根据MRCPSP的求解特点,建立了主-从两级协调的蚁群粒子群混合算法结构.然后,对于主级蚁群优化算法设计了蚂蚁在任务间游历的转移概率和蚂蚁在任务执行模式间游历的模式优选概率,对于从级粒子群优化算法,采用基于任务的粒子表示方法,以任务优先权值标示任务的执行次序,并在粒子的解码中设计了任务优选概率的优选规则.最后,选用项目调度标准问题库(PSPLIB)中的测例,以实验的方式对蚁群粒子群混合优化算法中的主要参数取值进行优化.
第五篇JSP论文范文格式：基于个性化产品*的参数化设计系统研究
今天的市场正在向个性化消费环境迅速转变,一方面,消费者的行为更加具有选择性,“客户化、小批量、快速交货”的要求不断增加；另一方面,产品交货周期、生命周期却越来越短,这对企业传统的产品设计制造方式带来了巨大挑战.在此背景下,个性化产品*技术与三维参数化设计技术应运而生并取得长足发展.个性化产品*技术开创性地允许客户参与到产品设计开发的全过程,从而最大限度地满足客户的多种需求；三维参数化设计及虚拟装配技术则大幅提高企业生产设计效率,提高了企业对客户需求的响应速度.因此,如何将二者优势特点相结合,实现既满足客户需求又提升产品设计效率的双重效果,正成为现代企业生产设计制造追求的目标.
目前,国内外学者分别对个性化产品*和三维参数化设计理论及其在工程上的应用进行了广泛研究,然而由于个性化产品*与三维参数化协同设计出现时间尚短,将三维参数化设计与个性化产品*技术相统一,把二者技术优势相结合的设计思想还不够成熟,其理论体系和关键技术还需要进一步探索.因此,研究基于个性化产品*的三维参数化设计理论和实践对发展国内先进制造模式具有重要现实意义.
本文在相关项目基金资助下,提出了基于个性化产品*的三维参数化设计思想,并就其理论基础、设计思想、关键技术等开展了一系列研究工作.本文首先综述了国内外个性化产品*、三维参数化设计研究的发展概况,并对研究现状进行了比较全面的总结.在此基础上,围绕企业实际需求建立了基于个性化产品*的三维参数化设计系统.
本论文具有创新意义的主要研究工作有如下几个方面：
(1)提出了针对单件小批量生产模式下大型机械产品的个性化*及其参数化协同设计系统工作流程,研究了构建网络化制造环境下基于个性化产品*参数化设计系统框架结构的问题,并提出了基于Agent*模块框架结构和基于OLE三维参数化设计系统的二次开发思想.
(2)提出建立了一种基于多*理论的产品配置模型,并用蚁群优化算法求解本文提出的根据客户*需求生成响应的产品配置方案模型,同时针对蚁群优化算法容易陷入局部最优解的缺点进行了改进.
(3)采用VC++语言开发了基于嵌入式技术的三维大型压缩机参数化设计模块.在此基础上,应用虚拟现实技术对压缩机三维实体装配过程进行了分析,对装配动态演示、装配顺序、装配零件系统编号、装配效率等进行了系统研究.
(4)本文对复杂零件、装配体的参数化设计方法进行了研究,并应用描点样条曲线技术、程序驱动绘制草图技术,在Solidworks环境下对某大型压缩机关键部件叶轮部分进行了精确三维实体造型,为后续利用Ansys进行气体流动等工程分析奠定了坚实基础.
(5)采用JSP技术开发基于B/S架构的了客户端系统,采用Java3D技术、Socket编程进行了基于C/S架构设计端和服务器端系统的设计和实现,同时开发了关系型数据库用于存储系统零件库、客户订单、配置方案等.
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