紡織企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的開發(fā)與研究.pdf

1、隨著紡織行業(yè)市場競爭的日益激烈，企業(yè)節(jié)能競爭意識愈來愈強(qiáng)。而好的調(diào)度方案能夠降低企業(yè)生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，增強(qiáng)企業(yè)競爭優(yōu)勢。因此，發(fā)展高效的調(diào)度技術(shù)與方法對現(xiàn)代紡織企業(yè)至關(guān)重要。
　　本文以南通雙弘紡織有限公司為背景，結(jié)合車間實(shí)際紡紗工藝流程，對紡織企業(yè)車間調(diào)度問題進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究。
　　在對紡織企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度的特點(diǎn)與工藝流程闡述的基礎(chǔ)上，建立了基于訂單管理的紡紗車間Flow-Shop多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化模型。為實(shí)現(xiàn)最小化完工

2、時(shí)間和總流程時(shí)間的調(diào)度目標(biāo)，在對求解Flow-Shop調(diào)度問題的幾種主要智能算法分析比較的基礎(chǔ)上，本文選擇采用微粒群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法實(shí)現(xiàn)對該調(diào)度問題的求解。
　　PSO算法是一種連續(xù)域全局優(yōu)化技術(shù)，而Flow-Shop則是離散空間組合優(yōu)化問題，基于兩者空間上的差異性，本文選用離散PSO(DPSO)算法進(jìn)行問題的求解。在分析了PSO算法的基本原理、算法特性的基礎(chǔ)上，結(jié)合多目標(biāo)