导读:本文包含了优化排程系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:硅钢片下料,排样问题,余料利用,动态规划
优化排程系统论文文献综述
龚俊舟[1]（2019）在《变压器硅钢片优化排样系统的设计与实现》一文中研究指出下料问题广泛存在于机械制造、服装生产、木材生产、玻璃、造纸等行业中。在生产变压器的行业中,变压器重要组成部分之一是变压器的铁芯,制造铁芯的硅钢片成本约占总体生产成本的叁分之一,硅钢片的材料利用率是影响企业经济效益的重要因素,相关企业越来越关注和重视如何提高硅钢片下料利用率这一问题。本文在对某变压器生产企业进行深入调研后,发现铁芯加工车间下料环节仍处于人工经验计算排样方案的情况,车间对余料管理十分乏力。针对企业车间下料过程中存在的这些问题,结合实际生产工艺流程,提出将硅钢片按照工艺要求拼接成条带的思想,将毛坯需求转化为条带需求。然后提出整卷剪切优化排样算法解决硅钢卷材下料优化排样问题,采用顺序启发式方法求解排样方案,在递推求解排样方式过程中,为了获得最优的下料排样方案,使用价值修正策略修正条带价值,防止求解过程陷入局部最优。针对下料过程中产生的不规范余料过多而给库存管理带来太大压力的现象,在下料过程中优先使用规范余料,并提出主动生成规范余料条带的策略来规范化余料生成;提出考虑余料的整卷剪切优化排样算法,递推求解有约束背包问题获得排样方式,使用顺序启发式方法迭代多次获得最优的排样方案。下料算法优先考虑使用库存余料,能有效减少余料数量,为企业减轻库存管理压力。基于本文提出的算法实现优化排样系统原型,通过实验证明本文算法的有效性。将该系统应用到车间生产过程中,为生产活动提供计算机辅助下料功能,代替耗时耗力的传统人工凭经验排样,有效地提高材料利用率,帮助企业节约原材料和加强余料库存管理,达到减少人力资源和生产成本的目的,对提高企业信息化管理水平具有一定的意义。(本文来源于《广西大学》期刊2019-06-01）
武建新[2]（2018）在《基于教务管理系统的高校最优化排课的研究》一文中研究指出对于高校来说,排课是一项非常重要的工作,直接影响着教学效果。近些年来随着高校教学水平的不断提升,高校招生规模的进一步扩大,排课的重要性日益凸显。教务信息系统在高校排课工作中的应用,推进了高校排课工作的运行方式的转变。本文系统的阐述了基于教务管理系统的高校最优化排科方式,旨在进一步提升高校教务管理水平,更好的为学生服务。(本文来源于《智库时代》期刊2018年39期）
陈夏[3]（2018）在《可重入手术系统排程优化问题研究》一文中研究指出随着国内对医疗卫生的重视程度日益加深,我国医疗市场已经出现了大医院人满为患而中小型医院尚有资源闲置的问题,医疗卫生资源供给限制与医疗服务需求膨胀之间的矛盾亟待解决。新医改以来,各种政策对医院的运营管理能力提出了更高的要求,高效分配医疗资源的重要性不言而喻,以更低的成本为患者提供更为满意的服务已成为医院立足医疗市场的有力竞争保障。手术系统作为医院的中心枢纽,包括手术相关人员、物资、器械设施等资源,是医院收入和支出的重要来源。提高手术系统运行效率已成为降低医院运营成本、提升医院综合效益和保证医疗服务质量的关键问题,而提高手术系统运作效率的重要途径则是高效的手术排程。本文将手术排程作为一个包括术前准备、术中手术与术后恢复在内的叁阶段问题进行研究,其中术前和术后阶段共用床位资源。本文考虑了手术创伤和未彻底消除的麻醉影响可能导致患者病情恶化的情况,将叁个阶段之间不允许等待这一限制加入了约束条件,提出了以患者的平均恢复完成时间最小化为目标的无等待可重入手术排程模型。针对该手术模型的特点,设计了基于遗传算法和变邻域搜索的混合算法GA-IVNS,并在变邻域搜索中设计了六种基于基因块的邻域结构。通过数值实验对相关算法的性能进行了对比分析,表明GA-IVNS算法求解性能更优,且根据问题特性对邻域进行策略性设计有助于算法效率的提高。为了进一步增加排程算法的实用性,本文还考虑了手术各阶段不确定服务时间及老幼年患者手术需求特性,在术中和术后阶段采用叁角模糊数描述手术和恢复时长,同时考虑在术前阶段老幼年患者的恶化效应所导致的不确定准备时间。以患者的平均恢复完成时间最小化为目标建立了无等待不确定可重入手术排程模型,并且在GA-IVNS算法的基础上提出了 GA-AVNS算法。该算法不仅将基于选择概率的轮盘赌规则应用于邻域间自适应变换,并且结合新问题的特点进一步对邻域进行了策略性设计,最后通过实验比较分析验证了该算法的有效性,并且说明了在混合算法中加入自适应邻域选择机制有助于算法效率的提高。(本文来源于《武汉大学》期刊2018-05-01）
魏清月[4]（2017）在《多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统研究》一文中研究指出市场竞争的持续加剧与环境污染的日趋恶化,对生产过程的能效水平提出了更高的要求。尤其是多品种小批量的个性化生产模式,进一步提高了能耗控制问题的复杂性。汽车零部件的涂装生产过程会伴随着大量的能量消耗,它已经成为制造业节能降耗的重要研究方向。因此,本文以汽车涂装为例,研究大规模定制生产模式下的涂装计划优化排程方法,设计开发了多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统,并通过在线监测获得工艺参数与能耗数据,为提高汽车涂装生产质量与能效水平提供了有力保障。本文分析了涂装生产过程中产生无效能耗的原因,通过优化生产订单的排产序列来降低涂装过程产生的无效能耗。首先以混合品种产品集的无效能耗最低、涂装生产时间最短与涂装成本最小为目标,建立了涂装线多目标优化模型。然后基于多目标非支配快速排序遗传算法与改进粒子群算法对多目标优化模型分别进行了优化求解。在传统遗传算法的基础上,通过快速简易的前向比较操作对染色体种群进行非支配前沿等级的划分,克服传统排序方式分层速度过慢的缺点;然后采用小生境技术中的拥挤距离对同一非支配层的染色体进行排序,保持种群多样性;最后将求得的Pareto解集通过层次分析法选出最优排产序列。同时对比两种算法的求解结果与求解效率,最终将改进的遗传算法应用于多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统中的排程优化模块。利用C#开发语言、MATLAB与SQL Server数据库,开发实现了多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统,主要功能包括系统管理、计划排程、报表查看、能耗统计、质量分析、实时监控六大功能模块。系统管理实现了基础数据的录入以及人员/用户/角色权限的定义与设置;计划排程是整个系统的核心,依据给定的订单内容,通过多目标非支配排序遗传算法,实现了涂装生产的排产优化;报表查看实现了对涂装生产线各个工序工艺参数的存储、查询与分析;能耗统计实现了对涂装车间日生产/各工件生产的能耗统计;质量分析对各工件漆膜厚度与漆膜光泽度数据进行了平均值与方差的计算与分析;实时监控实现了对整条涂装生产线的动态实时监测。通过在山东某汽车涂装生产车间的实际应用,验证了该系统的可行性与有效性。(本文来源于《山东大学》期刊2017-04-10）
徐萍[5]（2016）在《基于遗传算法的优化排课系统研究》一文中研究指出该文基于学分制排课出现的问题,分析了遗传算法原理并对其进行了改进。指出了遗传算法中选择方法使用轮盘方法。最终将改进的遗传算法应用到选课系统中,结果表明改进算法对系统使用度有显着提升。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2016年14期）
刘长彬[6]（2015）在《基于粒子群和人工鱼群混合优化排课系统研究》一文中研究指出在高校整个教务系统管理工作中,排课是一项十分重要而复杂的工作。随着高等院校招生人数和课程数目的增多,教师规模的不断扩大,在时间和空间等资源相对有限的情况下,在短时间内要排出一张令大家都满意的课表难度非常大。排课问题是一个多目标组合优化问题,由于课表编排涉及的约束条件多,数据量大,传统的手动排课方式在排课速度上以及排课效果上都不能够满足各个高校的需要。为了能够研究出更加高效,更具有普遍适用性的排课系统,本文决定采用基于粒子群算法和人工鱼群算法的混合优化算法来实现自动排课系统,然后再结合手动排课的方式来逐渐优化排课系统,最后通过性能比较与分析,取得了良好的效果。本文研究的主要内容有：(1)研究排课问题实质,组成要素和约束条件,建立排课问题的目标函数和数学模型,总结解决排课问题的常用方法。(2)研究粒子群算法和人工鱼群算法,通过对粒子群算法和人工鱼群算法优缺点的分析,实现了一种基于粒子群和人工鱼群算法的混合优化算法。(3)分析求解排课问题的混合优化算法,分析排课问题中解的表现形式、初始解的生成、并构造适应度函数,最后将混合优化算法应用于求解排课问题。(4)首先对排课系统进行需求分析,然后进行详细设计。基于VS2010开发环境、以C#为主要开发语言、采用Oracle数据库平台,实现了基于粒子群和人工鱼群混合优化算法的排课系统。(5)对排课系统的算法性能进行分析,经过计算和对比,该混合优化算法确实可行,能够获得一种较优的排课方案。(本文来源于《成都理工大学》期刊2015-05-01）
秦自放[7]（2014）在《石材桥式切机优化排样及加工系统研究》一文中研究指出石材桥式切机是应用最为广泛的石材建筑材料加工装备之一,目前国外的石材桥式切机已达到很高的自动化水平和系统集成度,可以自动进行排样并切割加工,使得石材的利用率和加工效率都得到了很大的提升。国内石材加工设备还处在人工进行排样和切割状态,与之相比还有很多的差距。为了提升国内石材桥式切机的自动化水平和系统集成度,本文在传统石材切机的基础上,利用机器视觉、优化算法、加工轨迹生成等技术对全自动石材桥式切机进行了相关研究,主要研究内容可以概括为以下几个方面:(1)为了实现石材大板的自动化测量,提出了石材大板视觉检测技术。利用CCD摄像机获取石材大板的图像信息,通过图像滤波去噪技术去除图像中的噪声,然后运用改进的Sobel算子和数学形态学方法获取石板大板边缘轮廓像素坐标点数据,最后建立了坐标系转换的数学模型,并利用相机标定技术得到了CCD摄像机的内外参数,从而实现了石材大板的视觉检测。该技术能够提高石材大板的测量精度和测量效率,有效的降低了工人的劳动强度。(2)石材大板边界通常为不规则形状,目前所有的优化排样方法只适用于矩形边界,为了实现石材大板在桥式切机上的自动排样,首先需要对不规则封闭图形的最大内部矩形进行求解。为此建立了最大内部矩形的优化数学模型,提出了基于改进遗传算法的不规则图形最大内部矩形模型的求解方法,研究表明该方法能快速准确的确定不规则图形的最大内接矩形,可广泛的在目标特征提取、板材优化排样和皮革裁切等工程实际中应用。(3)为了能够实现石材大板在桥式切机上的自动排样加工,需要实现矩形工程板自动排样技术。矩形工程板排样问题是石材排样加工中遇到的最普遍的问题,针对该问题建立了矩形工程板单一排样数学模型,提出了基于动态规划算法的矩形工程板单一排样的优化求解方法,研究表明该方法可以快速高效的完成矩形工程板的单一排样优化问题,可满足石材行业单一工程板排样的需求。(4)为了实现桥式切机的自动化切割加工,对石材桥式切机整体的机械结构、板材加工轨迹和运动控制之间的通讯系统进行了研究。在原有传统石材桥式切机的机械结构基础上提出了部分自动化改造以便实现切割加工的自动化,并按照机床对石材加工工艺的要求对板材加工轨迹进行了优化设计,最后设计完成了运动控制之间的通讯系统,实现了整个桥式切机控制系统设计。本文通过对以上内容的研究,实现了石材大板在石材桥式切机上的自动加工。通过对传统桥式切机的自动化改造并结合石材大板的视觉测量技术和最大内部矩形求解技术,实现了石材大板在桥式切机上的视觉检测、自动优化排样和自动切割加工,解决了国内石材企业针对石材大板不能自动排样切割的困扰,提高了生产效率和经济效益,同时对综合利用矿山资源、节能减排具有重要意义。(本文来源于《沈阳建筑大学》期刊2014-11-01）
张健,谭君梅[8]（2014）在《基于精益管理的手术排程系统优化》一文中研究指出目的优化手术排程系统,减少手术科室人力物力资源的浪费,提升手术科室工作效率,提高手术医护人员满意度。方法成立精益项目小组,基于精益管理"关注流程、消除浪费、注重高质量、标准化、持续改善及提高顾客满意度"等原则,分析手术排程系统现状,找出短期内可解决的4个主要问题并对其实施优化改善,对改进效果进行评价。结果手术排程系统优化后手术二次调整率、手术安排遗失率、周一手术提交出错率显着降低,医护人员满意率显着高于优化前(均P<0.01)。结论对手术排程系统进行基于精益管理的优化改善,可明显提升排程系统管理人员工作效率,显着提高医护人员满意度,提高手术科室的整体工作效率,有利于医院整体资源更高效运转。(本文来源于《护理学杂志》期刊2014年10期）
张京京[9]（2014）在《二维不规则图形优化排样系统关键技术研究》一文中研究指出图形排样技术以应用范围广、种类多等显着特点，使得我国工业对优化排样方案的需求增加。为缩短零件排样所需周期、降低制造成本及提高材料利用率，并且使图形排样方案能够快速响应市场需求，本文对排样算法、图形排样的关键技术、数据库开发及叁维软件二次开发等相关内容进行了较深入研究，在此基础上，针对研究对象的具体特点开发了基于Solidworks的二维不规则图形优化排样系统。本文研究内容是对二维不规则图形的优化排样问题进行研究，主要是针对叁维钣金件展开图的优化布局。图形排样系统包含基于叁维钣金件展开图的参数化设计及图形排样设计两部分。其中，基于叁维钣金件的展开图设计主要是通过解析法在Solidworks中实现钣金件的展开绘制。本文在此参数化设计的基础上，针对钣金件展开图的特点及排样工艺，设计出了适合本文排样子图的位置变换方案，并分析了二维不规则图形排样系统的主要设计要求，确定了主要功能模块，规划系统工作流程，并根据系统需求及研究条件，确定了系统开发工具及实现方法，完成了二维不规则图形的排样工作。排样信息模型是二维不规则图形排样系统的信息基础，综合考虑钣金件展开图的特点和排样工艺，建立了面向排样序列及角度规划的排样信息模型，利用VisualBasic.NET语言开发了SQL Server数据库对其进行信息管理，所建模型能够完整表达图形及其排样信息。通过设计二维CAD辅助数据提取程序，从钣金件展开图中获取图形数据信息，并按照排样需求将其数据信息进行分类整理，并与对应的排样信息模型相连接。针对叁维钣金件展开图是由曲线构成并且含有孔洞的特点，本文利用Matlab数学运算工具及其遗传算法测试函数，通过对基本遗传算法的选择、交叉、变异操作算子进行改进和测试，使其在二维不规则图形序列角度规划中取得了更好的效果。以排样信息模型为基础，并以排样序列角度为依据，结合定位扫描算法，判断遗传个体的序列角度参数所对应的图形是否适应于此位置，从而最终生成了能够指导生产的排样结果图。根据不同的排样类型，分别对要进行排样的子图及数据存储表进行分析，获得板料中剩余空白处的最低点，以此为基点，经过与临近图之间的接触判交，获得子图在板料中的最终放置位置。利用Solidworks二次开发技术进行基于定位扫描算法的图形排列位置规划，得到子图的确定位置。按照排样序列依次添加排样子图，并依据与已排临近图的关系对其进行向右向上移动，直到完成所有子图位置的确定，从而实现了所有图形的排样。利用Visual Basic.NET开发平台、SQL Server数据库管理技术以及Solidworks二次开发技术开发了二维不规则图形优化排样系统，为钣金件的加工制造提供了技术支持。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2014-04-01）
王萍[10]（2013）在《基于医疗服务排队系统的手术排程规则的优化研究》一文中研究指出随着我国社会经济的不断发展和医疗保险制度的普及，人民群众对医疗服务的数量和质量需求不断提升，为医疗机构的发展提供了更为良好的契机；与此同时，随着我国医疗服务市场的不断开放和公立医院改革的不断深入，医院面临着更为激烈的市场竞争。基于以上分析，医院应注重内部运营管理的改革，以提高服务效率、控制运营成本、提高医院的市场竞争力。但是，我国医院的医疗服务流程中存在很多的问题，主要体现在医院医疗资源的分配和排程不合理，延长了病人的等待时间和就诊时间，也加重了医务人员的工作负荷。本文的主要研究成果如下：第一，对我国医院运营管理的外部环境进行分析，总结医院在发展中所面临的机会和威胁，指出医院改善内部运营管理的必要性。第二，在对国内外医疗服务排程文献综述的基础上，总结医疗服务的研究内容和研究方法，为后续的研究手术室医疗服务排程提供理论支持。第叁，将排队论的相关理论应用于医疗服务，形成医疗服务排队系统的理论模型，并对模型中的病人群体、排队过程和服务过程的参数和规则进行深入分析，形成解决医疗服务排程问题的标准模板。第四，本论文以天津市某心脑血管病医院手术排程规则为例，利用目标规划和仿真模型模拟手术排程过程，比较分析不同排程规则下手术排程结果对医务人员工作时间和工作均衡程度的影响。结果表明最短队列法是最优化的手术排程方法。(本文来源于《天津大学》期刊2013-11-01）
优化排程系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对于高校来说,排课是一项非常重要的工作,直接影响着教学效果。近些年来随着高校教学水平的不断提升,高校招生规模的进一步扩大,排课的重要性日益凸显。教务信息系统在高校排课工作中的应用,推进了高校排课工作的运行方式的转变。本文系统的阐述了基于教务管理系统的高校最优化排科方式,旨在进一步提升高校教务管理水平,更好的为学生服务。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
优化排程系统论文参考文献
[1].龚俊舟.变压器硅钢片优化排样系统的设计与实现[D].广西大学.2019
[2].武建新.基于教务管理系统的高校最优化排课的研究[J].智库时代.2018
[3].陈夏.可重入手术系统排程优化问题研究[D].武汉大学.2018
[4].魏清月.多品种混合涂装计划排程优化与能耗在线监测系统研究[D].山东大学.2017
[5].徐萍.基于遗传算法的优化排课系统研究[J].电脑知识与技术.2016
[6].刘长彬.基于粒子群和人工鱼群混合优化排课系统研究[D].成都理工大学.2015
[7].秦自放.石材桥式切机优化排样及加工系统研究[D].沈阳建筑大学.2014
[8].张健,谭君梅.基于精益管理的手术排程系统优化[J].护理学杂志.2014
[9].张京京.二维不规则图形优化排样系统关键技术研究[D].中国矿业大学.2014
[10].王萍.基于医疗服务排队系统的手术排程规则的优化研究[D].天津大学.2013