【摘 要】
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针对诸如“传感器”等电子类器件生产制造企业具有小批量、多品种以及需求变化快等特性,存在生产资源分配不均衡导致的生产效率低下的挑战,因此,高效的生产车间调度非要重要。本文以传感器动态生产车间的问题为研究对象,结合智能算法,解决了混流车间中遇到的资源分配与动态订单的问题。本文具体的研究工作如下:(1)针对传感器生产车间作业调度均衡性较差、生产过程中出现资源浪费的现象,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法,通
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针对诸如“传感器”等电子类器件生产制造企业具有小批量、多品种以及需求变化快等特性,存在生产资源分配不均衡导致的生产效率低下的挑战,因此,高效的生产车间调度非要重要。本文以传感器动态生产车间的问题为研究对象,结合智能算法,解决了混流车间中遇到的资源分配与动态订单的问题。本文具体的研究工作如下:(1)针对传感器生产车间作业调度均衡性较差、生产过程中出现资源浪费的现象,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法,通过自适应调节步长以及双向检索两方面的优化,实现企业车间的合理而高效的调度,生产效率提升了8%左右。(2)针对传感器生产过程中遇到的动态订单的问题,提出了一种混合遗传算法和粒子群优化算法(GA-PSO)来解决实时订单和调度决策的问题,结合双向调度算法,对主要零件实施反向调度策略并进行优先生产,合理利用企业资源、实现生产效率最大化。(3)结合某研究所传感器生产的排产以及实际的生产车间情况,应用上述改进算法,基于OFBiz框架开发了一套传感器生产调度原型系统。通过原型系统验证了本文的研究成果。
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