基于改进SOA的柔性作业车间调度与预维护协同优化

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柔性作业车间调度作为车间生产工作中的核心内容,在提高生产效率和削减生产成本方面起着重要作用,而机器进行预维护操作会影响车间整个调度方案的执行。因此合理的优化车间预维护计划和调度方案,有助于企业实现对车间机器生命周期的有效管理,保证机器发生故障的概率较低,减少机器在进行维护操作时对生产造成的不利影响,实现以较低的成本制造出产品,提高车间加工效率。为此,本文主要进行了以下研究:首先,机器故障的频率用麦克斯韦分布来描述,基于极大似然值和回归分析进行预测该阶段机器故障区间和机器平均故障时间,以最小化完工时间、机器总加工质量(即机器加工出不合格品造成的费用)、机器总加工成本、机器总能源消耗、预维护成本为目标建立数学模型。其次,设计一种引入Circle混沌映射生成海鸥优化算法的初始种群,提高算法初始解在解取值范围的覆盖率;采用Lévy飞行更新海鸥位置,扩大算法搜索范围;基于贪婪选择策略,对海鸥位置进行选择,保留更优海鸥位置的改进海鸥优化算法,并在18个基准测试函数中进行数值实验,将属于经典算法的飞蛾火焰算法、海鸥算法,以及在测试函数中表现优异的黑猩猩算法、改进的粒子群算法与改进后的海鸥优化算法进行比较,通过Friedman排序、MAE排序、收敛曲线分析,验证本文所提算法的整体性能优于其他算法。最后,进行实际案例分析,将遗传算法、离散花朵授粉算法与本文所提算法求解模型得到的结果进行比较,表明本文所提算法能够得到更优的初始调度方案,并基于初始调度方案实施不同预维护策略并进行加权分析,验证该方法可以为车间管理者提供更好的工件加工顺序与机器预防性维护序列,提高生产效率。
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