随着科学技术的日益发展,许多工程的核心问题最终都归结为优化问题。基于系统观点追求系统整体最优,开展最优化设计、资源配置、调度、规划、控制与管理等对现代企业、工业生产及有关技术的发展具有重要的作用和意义。受随机事件影响的生产系统优化问题由于问题复杂性与求解技术的限制一直是本领域的研究重点和难点。本文受国家自然基金支持,考虑包括未知系统信息在内受随机事件影响的工业生产实际,研究了生产线缓冲区容量优化分配以及相关AGV配送路径规划等若干生产现场问题,主要开展了如下工作:1.针对受设备故障等随机事件影响的非相似型混杂生产线缓冲区容量优化分配问题,提出了一种基于遗传算法的混合式模糊聚类缓冲区容量分配技术。该技术结合Gershwin分解评价方法,在遗传算法的基础之上引入模糊聚类思想,根据设备参数对设备进行模糊聚类,与传统技术按均分方式确定初解的方式不同,按相邻设备的相似程度确定初解;同时,结合混杂生产线非相似转换技术,在寻优过程中结合缓冲区容量分配问题的特点提出一种新的种群更新策略,尤其通过引入一个快速评价函数对新解和寻优方向进行评价和控制,较好提高了寻优效率。仿真实验表明,本技术较传统的遗传搜索技术等具有较好的表现。2.规模化混杂生产线的缓冲区容量优化分配问题在本研究领域尚未得到有效解决。针对该问题,提出一种基于改进模拟退火算法的缓冲区容量递阶优化分配技术。该技术结合传统混杂生产线分解与综合技术思想,提出一种规模化混杂生产线递阶分析方法,将规模化生产线系统分解成若干包含虚拟生产设备的生产线子系统,通过求解子系统的最优解来构造原始系统的渐进最优解,极大提高寻优效率;同时在子系统寻优时,结合Gershwin分解评价技术,引入交叉算子和逆转算子,提出一种改进型模拟退火算法,该交叉算子可提高基因更新效率,加快寻优速度,逆转算子则以一定概率给每一代解一个扰动,可使其跳出局部最优解,增加全局搜索能力。仿真实验表明,本文技术不仅对于一般系统有较好的表现,尤其适于解决规模化混杂生产线缓冲区容量优化问题。3.针对生产线或缓冲区物料配送时存在未知障碍物的AGV路径规划问题,提出一种新的有向D*路径动态规划算法。该算法在配送环境中通过引入关键节点概念,按逐级扩展方式确定AGV可行路径,并结合已知障碍物位置信息引入一个导向函数缩小路径规划的搜索空间,提高搜索效率;同时在传统欧几里得距离评价标准的基础上引入一个平滑度函数,对规划路径与理想路径的偏移程度进行惩罚,减少路径拐点数量,提高路径平滑度,本文对平滑度函数中相关转弯因子的确定方法、各自特点等进行了详细说明。在此基础上,对有向D*算法的收敛性进行证明并给出算法流程。仿真实验表明该算法较传统AGV路径动态规划算法具有较高规划效率。4.最后,结合MATLAB的GUI开发了上述问题的算法工具软件模块,并进行实验测试。