该算法个研究热点。而在当前研究中，应用粒子群算法来求解调度问题研究还很少。目前，将这种适用于连续空间域粒子群优化算法用于解决离散空间域优化问题，如组合优化问题，己经成为粒子群算法重要研究内容和研究方向。因此，根据调度问题特点，从求解离散问题角度对粒子群优化方法进行研究是粒子群算法研究领域项重要研究内容。课题国内外研究现状研究现状与发展趋势通过控制包括物料设备人员流程指令和设施在内所有工厂资源来提高制造竞争力，提供了种系统地在统平台上集成诸如质量控制文档管理生产调度等功能方式。强调控制和协调，从而使现代企业信息系统不仅有很好计划系统如而且更有能使计划落实到生产现场执行系统。但是在年代企业普遍采用面向库存生产模式下并未得到重视。到了上个世纪末期，随着，等新型生产模式提出，以及客户市场对产品质量提出更高要求，才被重目录绪论课题研究背景及意义课题国内外研究现状存在不足与解决思路本论文组织结构基于车间调度问题及粒子群算法理论基于车间调度问题车间动态调度问题粒子群优化算法理论本章小结粒子群优化算法改进基于粒子群算法典型优化粒子群优化算法改进优化仿真与结果分析本章小结基于改进粒子群算法动态调度优化动态调度方法研究动态调度策略研究基于改进粒子群算法作业车间动态调度优化本章小结作业调度优化仿真平台开发与实现基于仿真平台开发基于平台仿真实现本章小结总结与展望全文总结工作展望参考文献致谢附录攻读硕士学位期间发表部分学术论文三峡大学硕士学位论文绪论随着企业信息化建设推进，作为企业计划层与控制层之“断层”问题解决方案，已成为很多企业信息化建设重要内容之。作为个重要环节车间调度，贯穿于企业整个生产过程中，如何对生产资源进行合理配置，如何减少在制品库存，如何保证准时交货，这就对车间调度提出了要求。课题研究背景及意义随着市场竞争日趋激烈，以及顾客需求多样化趋势，新产品市场寿命周期越来越短，产品花色品种不断增多而批量不断减少，迫使制造企业必须重视对市场变化反应速度，努力提高生产柔性和产品质量，降低成本。随着计算机信息技术飞速发展，现代工厂自动化程度也越来越高，产品生产周期大大缩短，产品结构日趋复杂功能日益完善，使得多品种小批量生产方式逐渐成为中小制造企业开发与生产主流。如何快速地响应市场需求，以最短时间最好质量最低成本和最优服务向客户提供满意产品，在激烈竞争中求得生存与发展，己成为企业共同追求目标。许多企业通过实施制造资源计划，与企业资源计划，来加强管理。由上层生产规划负责确定生产目标，如确定生产批量控制定单发放和设定交货期等，下层车间调度则在车间有限资源约束下给各个订单分配相应资源，同时确定订单在设备上加工顺序，目是最优化规划层设定生产目标。然而上层生产计划管理受市场影响越来越大，明显感到计划跟不上变化。制造企业面对客户对交货期苛刻要求，面对更多产品改型，订单不断调整。企业决策者逐渐认识到，企业计划制定要依赖于市场和实际作业执行状态，而不能完全以物料和库存回报来控制生产。制造执行系统是面向车间层生产管理技术，是实现车间生产敏捷化基本技术手段。提高产品研制单位，尤其是产品车间生产管理水平和生产效率，缩短产品研制周期，以适应市场多变需要，对企业深化改革和竞争力提高具有迫切现实意义。车间调度子系统作为核心模块，是与和底层控制系统交互入口，因此，研究中车间调度系统有着重要意义。建立适合企业实际情况生产管理系统是企业适应市场和自身发展需要。将促进车间生产管理水平，产生巨大经济效益和实践价值。传统车间生产调度研究是静态调度研究。静态生产调度是在定假设条件下安排。在实际生产过程中，这些假定情况是时有发生。然而，当生产设备损坏与修复急加工工件到来新加工工件到来和工件到期时间改变等实时动态事件发生时，静态调度不能适应动态加工环境变化，必须采用动态调度对实时事件进行处理，以适应动态加工环境。所以，作为核心模块，动态调度研究是有十分必要和有意义。三峡大学硕士学位论文粒子群优化算法，缩写为是由和于年提出源于群智能种智能优化算法。是近年来发展起来种新进化算法。算法属于进化算法种，从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解品质，通过追随当前搜索到最优值来寻找全局最优。自身收敛速度较快，容易落入局部最优。在该算法中混合引入进化算法中得相关算子，例如选择交叉变异等算子，以提高算法性能。因此，对该算法改进也是有很好研究意义。粒子群优化算法以其实现容易精度高收敛快等优点引起了学术界重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。它传统应用以连续领域优化问题居多，近年来将离散化，应用到离散组合优化问题研究是该算法个研究热点。而在当前研究中，应用粒子群算法来求解调度问题研究还很少。目前，将这种适用于连续空间域粒子群优化算法用于解决离散空间域优化问题，如组合优化问题，己经成为粒子群算法重要研究内容和研究方向。因此，根据调度问题特点，从求解离散问题角度对粒子群优化方法进行研究是粒子群算法研究领域项重要研究内容。课题国内外研究现状研究现状与发展趋势通过控制包括物料设备人员流程指令和设施在内所有工厂资源来提高制造竞争力，提供了种系统地在统平台上集成诸如质量控制文档管理生产调度等功能方式。强调控制和协调，从而使现代企业信息系统不仅有很好计划系统如而且更有能使计划落实到生产现场执行系统。但是在年代企业普遍采用面向库存生产模式下并未得到重视。到了上个世纪末期，随着，等新型生产模式提出，以及客户市场对产品质量提出更高要求，才被重刘敏,张超勇,张国军,孙艺基于混合粒子群优化算法置换流水车间调度问题研究中国机械工程张沙清,陈新度,陈庆新,陈新基于改进微粒群算法模具多项目动态调度计算机集成制造系统,三峡大学硕士学位论文田军,马文正,汪应洛,王刊良应急物资配送动态调度粒子群算法系统工程理论与实践徐新黎,俞靓亮,王磊,王万良基于多智能体流程工业动态调度研究计算机工程,饶运清面向制造车间实时信息系统信息技术,王凌车间调度及其遗传算法清华大学出版社刘志雄求解调度问题粒子群算法编码方法研究武汉科技大学学报潘全科,王文宏,朱剑英等基于粒子群优化和变邻域搜索混合调度算法计算机集成制造系统郑晓伟,基于遗传算法车间作业动态调度武汉理工大学硕士论文,杨娟,郭海湘,杨文霞等基于设计车辆路径问题仿真优化平台系统仿真学报,陈垚光,毛涛涛,王正林精通设计北京电子工业出版社,李小华基于粒子群算法车间作业调度研究武汉科技大学硕士学位论文,郝平波动态调度系统模型及其混合粒子群算法沈阳理工大学硕士论文,三峡大学硕士学位论文致谢首先感谢我导师吴正佳教授。本论文是在吴正佳教授亲切关怀和悉心指导下完成。从选题资料收集观点形成到最后撰写，都渗透着导师心血。吴正佳教授在生活上给予我无微不至关怀，在学习上又为我提供了很多锻炼和实践机会，导师严谨治学态度渊博学识以及平易近人长者风范使我受益匪浅。正是在吴正佳教授悉心指导下我才得以顺利地完成了学业。在此，谨向我导师吴正佳教授致以诚挚敬意和衷心感谢！同时，还要感谢王盈老师杜义贤老师等，他们对我生活和学习也给予了很大帮助，在此向他们表示深深谢意。衷心感谢实验室三年来与我起工作和学习林攀祝小琴同学，以及黄绍雄周玉琼蔡保健刘碧波邓少华和何海洋等师弟师妹们，你们帮助和理解使我直生活在个团结愉快环境中。感谢我们班全体同学，正是你们让这个班级成为了个充满朝气团结友爱积极向上大家庭。感谢我父母，他们在生活上给予我很大支持和帮助，他们细心关怀无私奉献默默支持是我直以来前进动力。最后，衷心地感谢在百忙之中参与论文评阅和答辩各位教授专家们。罗月胜年月日三峡大学硕士学位论文附表算法测试算例数据表数据项目工件加工顺序加工时间加工机器表二数据项目工件加工顺序加工时间加工机器三峡大学硕士学位论文表二数据项目工件加工顺序加工时间加工机器三峡大学硕士学位论文三峡大学硕士学位论文附录攻读硕士学位期间发表部分学术论文吴正佳罗月胜周玉琼黄绍雄，种求解典型改进离散粒子群优化算法，计算机应用研究，第期，吴正佳罗月胜林攀祝小琴，神经网络在麦秆秆茎机械强度确定中应用，力学与实践，第期，页吴正佳祝小琴罗月胜等。输电线路运维作业方法研究，三峡大学学报自然科学版，第期，页，吴正佳，林攀，张成，祝小琴，罗月胜。基于效率规则作业车间调度算法研究，三峡大学学报自然科学版，第期，页，三峡大学硕士学位论文指导教师学科系主任三峡大学硕士学位论文院分管领导,分类号密级公开硕士学位论文基于改进粒子群优化算法车间动态调度研究学位申请人罗月胜学科专业机械设计及理论指导教师吴正佳教授二三年五月,三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得成果，除文中已经注明引用内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过作品成果。对本文研究做出重要贡献个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明法律后果由本人承担。学位论文作者签名日期内容摘要车间调度是制造执行系统，中重要功能之，它处理与过程控制系统之间信息交互。有效调度方法和优化技术研究与应用，是实现先进制造和提高生产效率基础和关键。粒子群优化算法是群体智能典型代表，它具有原理简单，调节参数少，收敛速度快等优点，已经成功应用在工业工程经济等领域，成为优化算法研究热点和前沿。在实际车间生产中，针对紧急订单插入交货期更改工件到达时间不确定以及生产设备故障与修复等实时突发事件，静态调度不能适应动态加工环境变化，必须采用动态调度对实时事件进行处理，以适应动态加工环境。从而对生产执行过程中各种变化做出实时响应，并获得整个生产车间生产优化。针对以上要求，本文研究工作主要如下首先，介绍了课题研究背景研究意义国内外研究现状，及概况系统地阐述中车间调度研究内容研究方法及存在问题。其次，总结了离散粒子群优化算法研究及改进设计思路，针对调度问题本质，结合交叉变异思想，重新设计了粒子更新机制针对基本粒子群算法局部搜索性能差缺点，并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子邻域进行局部搜索，很好地防止了算法出现早熟收敛。从而，设计出了改进离散粒子群优化算法，通过测试集进行仿真实验，表明改进离散粒子群算法在静态作业车间调度问题上有更好收敛性和有效性。再次，通过对动态作业车间调度问题详细分析，研究紧急订单插入动态事件，采用事件驱动策略，将滚动窗口技术作为驱动策略实现技术，建立了动态作业车间调度问题数学模型。将改进离散粒子群优化算法用于求解动态作业车间调度问题。通过测试算例仿真实验，验证了动态作业车间调度问题数学模型可靠性，以及本文改进离散粒子群优化算法求解动态调度问题有效性。最后，结合以上研究内容，开发了基于功能模块调度优化仿真平台，并对算例进行仿真。仿真结果验证了本文所提出研究方法正确性与开发仿真平台有效性。关键词制造执行系统车间调度动态调度离散粒子群交叉变异模拟退火,