【摘 要】
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可重构制造系统可对市场需求的变化做出快速反应。重构车间的布局,或者重新规划车间的物流,可以节省物料搬运成本,并提高车间生产效率。本文针对S型布局的车间以及区段式AGV,研究了该类车间的重构问题及其重构方法,包括逻辑重构方法、物理重构方法和多目标重构方法。首先,针对车间订单小范围变动的情况,研究了采用区段式AGV运输的S型布局车间的逻辑重构问题,建立了该问题的数学模型,设计了混合遗传算法进行求解,并
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目:基于AGV的生产系统逻辑/物理混合重构理论与方法研究,项目编号:51905199； 国家杰出青年科学基金项目:车间调度的理论与方法,项目编号51825502；
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可重构制造系统可对市场需求的变化做出快速反应。重构车间的布局,或者重新规划车间的物流,可以节省物料搬运成本,并提高车间生产效率。本文针对S型布局的车间以及区段式AGV,研究了该类车间的重构问题及其重构方法,包括逻辑重构方法、物理重构方法和多目标重构方法。首先,针对车间订单小范围变动的情况,研究了采用区段式AGV运输的S型布局车间的逻辑重构问题,建立了该问题的数学模型,设计了混合遗传算法进行求解,并设计了基于工件排序和中转站位置序列的双层编码方式。通过多组算例上的对比实验,验证了所提算法优于对比算法。其次,针对车间订单大范围变动的情况,研究了采用区段式AGV运输的S型布局车间的物理重构问题,建立了该问题的数学模型,对车间的机器进行单元划分、优化机器和中转站的位置排列,设计了三层编码方式,引入了动态规划进行解码,提出了改进混合遗传算法并进行求解,可同时处理工件工序排列、机器划分单元布局、中转区布局三个子问题。通过多组算例上的对比实验,验证了所提算法优于对比算法。然后,针对采用区段式AGV运输的S型布局车间的多目标重构问题,以最小化最大完工时间和最大化机器总相似度为目标,建立了该问题的数学模型,设计了两阶段多目标混合遗传算法（Two-Stage Multi-objective Hybrid Genetic Algorithm,TSMOHGA）进行求解。通过多组算例上的对比实验,验证了所提算法优于对比算法。最后,对本文的主要工作进行了总结,并对未来研究进行了展望。
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