制造系统运行优化理论与方法

目录 《21世纪先进制造技术丛书》序 前言 第1章 绪论 1 1.1 制造系统概述 1 1.1.1 制造系统的基本概念 1 1.1.2 制造系统的基本类型 4 1.1.3 现代制造系统发展趋势 6 1.2 制造系统运行调度优化 10 1.2.1 调度问题概述 10 1.2.2 调度问题描述 11 1.2.3 调度问题的研究方法 13 1.3 制造执行系统技术 19 1.3.1 制造执行系统概述 19 1.3.2 制造执行系统研究现状与发展趋势 23 1.4 本书主要内容与结构 28 参考文献 28 第2章 单件作业车间生产调度模型与优化算法 33 2.1 概述 33 2.1.1 job-shop调度问题的线性规划模型 34 2.1.2 job-shop调度问题的析取图模型描述 35 2.2 基于遗传算法的车间调度问题研究 37 2.2.1 遗传算法简介 37 2.2.2 改进遗传算法的求解job-shop调度问题 38 2.2.3 计算实验结果 42 2.3 基于遗传禁忌算法的车间调度问题研究 44 2.3.1 禁忌搜索算法的基本理论 44 2.3.2 遗传算法和禁忌搜索算法混合策略研究 44 2.3.3 进化禁忌算法求解job-shop调度问题 46 2.3.4 计算结果与分析 51 2.4 本章小结 57 参考文献 58 第3章 柔性作业车间生产运行优化 60 3.1 引言 60 3.2 柔性作业车间调度问题的描述及求解方法 61 3.2.1 柔性作业车间调度问题的描述 61 3.2.2 柔性作业车间调度问题求解方法 63 3.3 遗传算法求解柔性作业车间调度问题 64 3.3.1 遗传算法编码和解码 64 3.3.2 交叉操作 65 3.3.3 变异操作 66 3.3.4 选择操作 66 3.3.5 基于柔性作业车间调度问题的改进遗传算法 67 3.3.6 试验结果与分析 67 3.4 柔性作业车间动态调度问题研究 72 3.4.1 动态调度问题的提出 72 3.4.2 动态调度问题描述和研究方法 73 3.4.3 滚动调度策略 74 3.4.4 动态调度优化策略研究 77 3.5 实例仿真 79 3.6 车间作业调度应用实例 82 3.7 本章小结 88 参考文献 88 第4章 混流装配车间生产计划排序与关联优化 91 4.1 混流装配生产模式及其对生产运行优化的要求 92 4.1.1 JIT环境下车间计划排序与执行管理的目标 92 4.1.2 多车间关联生产方式 92 4.2 混流装配车间生产运行优化问题的相关模型 93 4.2.1 排序问题简述 93 4.2.2 单一车间混流装配计划排序 94 4.2.3 多车间关联计划排序 97 4.2.4 混流装配计划排序的问题分类 99 4.3 面向单一混流装配线的计划排序问题 99 4.3.1 JIT生产模式下混流装配计划排序的特点 101 4.3.2 以生产负荷平衡为目标的计划排序 101 4.3.3 以物流消耗平准化为目标的计划排序 103 4.3.4 基于产品相似度的混流装配线计划排序 105 4.3.5 面向多目标的装配计划排序 108 4.3.6 采用不同目标的对比分析 113 4.4 面向多级装配车间的关联计划排序问题 116 4.4.1 多车间关联生产的特点 116 4.4.2 基于部分属性序列的多车间计划排序 117 4.4.3 装配车间之间常用缓冲区的功能和结构 125 4.4.4 基于多通道选择缓冲区的多车间计划排序问题 127 4.5 本章小结 134 参考文献 134 第5章 混流生产系统运行优化与控制 137 5.1 混流生产系统的特点及其运行控制需求 137 5.1.1 混流生产系统的特点 137 5.1.2 国内外相关研究概况 138 5.2 多品种、小批量混流生产运行控制相关理论基础 140 5.2.1 精益生产与准时化生产方式 141 5.2.2 约束理论与DBR 144 5.2.3 混流制造与聚焦工厂 148 5.3 基于约束管理的混流生产运行控制模式研究 150 5.3.1 多品种、小批量生产环境下的混流生产模型 151 5.3.2 基于约束理论的混流生产运行控制机制 153 5.3.3 基于约束理论的混流生产运行控制总体框架 155 5.4 基于约束管理的混流生产运行控制关键技术 156 5.4.1 混流路径规划 156 5.4.2 瓶颈识别与瓶颈排产 159 5.4.3 缓冲大小的设置与管理 164 5.5 基于约束管理的混流生产系统仿真 168 5.5.1 车间模型描述 168 5.5.2 生产模式的实现 170 5.5.3 仿真的数据统计与结论 173 5.6 本章小结 174 参考文献 175 第6章 制造系统运行过程中的预测与决策方法 178 6.1 神经网络集成预测方法及其应用 178 6.1.1 基于粗糙集的样本预处理方法 178 6.1.2 聚类Bagging预测方法 185 6.1.3 订单完工期及拖延期预测 187 6.1.4 基于集成径向基神经网络的制造系统性能指标预测 194 6.2 不确定信息条件下的生产计划和作业计划决策方法 201 6.2.1 基于可信性理论的多产品集结生产计划 201 6.2.2 基于随机规划的作业计划决策 209 6.3 设备维修决策方法 216 6.3.1 基于Markov链的多设备串并联系统视情机会维修 216 6.3.2 基于成本的选择性维修决策 224 6.4 本章小结 235 参考文献 236 第7章 粒子群优化算法在生产调度中的应用 238 7.1 广义粒子群优化模型 238 7.1.1 传统粒子群优化算法简介 238 7.1.2 广义粒子群优化模型 238 7.2 基于改进信息共享机制的粒子群优化模型 240 7.2.1 基本定义 240 7.2.2 基于粒子群优化的信息共享机制 241 7.2.3 基于群体智能的信息共享机制 241 7.2.4 新的信息共享机制合理性分析 242 7.3 基于改进信息共享机制的车间调度算法 243 7.3.1 基于PSO的作业车间调度算法 243 7.3.2 基于PSO的置换流水车间调度算法 244 7.3.3 基于PSO的开放车间调度算法 246 7.4 算例 248 7.4.1 作业车间调度问题 248 7.4.2 置换流水车间调度问题 251 7.4.3 开放车间调度问题 253 7.5 本章小结 255 参考文献 255 第8章 优化理论与方法的应用 257 8.1 在汽车装配MES系统中的应用 257 8.1.1 生产模式分析 257 8.1.2 汽车装配MES体系架构 259 8.1.3 汽车装配MES功能结构 259 8.1.4 汽车装配MES关键模块 260 8.2 在轿车发动机生产管理系统中的应用 268 8.2.1 需求分析 268 8.2.2 计划管理流程图 270 8.2.3 系统结构与功能分析 271 8.2.4 计划管理系统的主要功能模块 274 8.3 在车间生产排程系统中的应用 291 8.3.1 应用背景介绍 291 8.3.2 车间工艺流程 292 8.3.3 车间生产布局 294 8.3.4 车间现场主要问题及其原因分析 294 8.3.5 系统总体架构与功能模块 295 8.3.6 新的运行控制模式的实施 297 8.3.7 仿真验证 303 8.4 本章小结 304