导读:本文包含了作业车间论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:作业,算法,车间,柔性,目标,时间,邻域。
作业车间论文文献综述写法
本报记者,晓镜,顾瑾,通讯员,蒋永彬[1]（2020）在《5G﹢工业互联网，琢磨出“巨轮”》一文中研究指出28岁的李新宇，是浙江兆丰机电股份有限公司（下称“兆丰机电”）的零部件质检员，曾经每天的工作是对流水线上的成品进行抽样检查，对抽样产品进行切片、镶嵌、预磨、抛光等一系列工序，凭借肉眼发现劣质品和生产线故障。由于工厂每天产出海量零部件，仅凭人力只能抽样检查(本文来源于《人民邮电》期刊2020-01-06）
谢正明,钱斌,胡蓉,向凤红,王凌[2]（2019）在《改进的EDA求解绿色可重入作业车间调度问题》一文中研究指出针对生产过程对环境的巨大影响,提出一种基于贝叶斯统计的混合分布估计算法(Hybrid Bayesian-Statistical-Based Estimation of Distribution Algorithm, HBEDA)求解带交货期的多目标可重入作业车间绿色调度问题(Multi-objectiveRe-entrantJobShopGreen Scheduling ProblemwithDue Date,MRJSGSP_DD),实现对最大延迟(MaximumTardiness,MT)和总能量消耗(Total Energy Consumption, TEC)的最小化。首先,在算法初始化阶段,产生一组随机种群,保证种群的随机性和多样性,并构造出非支配解集。其次,引入基于贝叶斯统计的混合分布估计算法构造概率模型,该模型能够学习到工件之间序的关系,增强了算法的全局搜索能力。最后,利用该问题的特性,设计了一种增强型的局部搜索的方法。仿真实验和算法对比验证了该算法的有效性。(本文来源于《控制工程》期刊2019年12期）
曾垂飞,刘建军,陈庆新,毛宁[3]（2019）在《优化交货可靠性的装配作业车间分批调度》一文中研究指出装配作业车间生产多规格小批量装配型产品,通常具有差异BOM结构,主要由客制零件组成,但同规格产品仍然包含一定比例的可互用零件,每类零件具有一定批量。此类车间分批调度需要最优化零件类的批次分割和子批加工序列。考虑客户对高交货可靠性的需求,构建了基于最优化交货可靠性为决策优化目标的分批调度数学模型,建立了基于遗传算法和优先级分派规则的混合求解算法。最后通过仿真实验分析和验证了所提方法的有效性。(本文来源于《工业工程》期刊2019年06期）
孟悦,赵诗奎[4]（2019）在《融合路径重连的混合算法求解作业车间调度问题》一文中研究指出针对作业车间调度问题,以优化最大完工时间为目标,提出一种融合路径重连、邻域结构和遗传算法的混合算法。邻域结构能够指导工序的移动,大大减少搜索时间,提高搜索能力;路径重连作为邻域结构的一种有效弥补方式,通过探索高质量解及其逆解之间的差异,生成一系列路径解,对路径解进行评价,选择较好的解进入下一代,可以进一步提升算法性能。结合作业车间调度问题的43个基准算例进行仿真分析,验证了所提算法具有良好的求解性能。(本文来源于《机械工程师》期刊2019年12期）
王慧敏,周筑南,张凤航,郭慧,景一[5]（2019）在《基于车间作业调度模型的RGV动态调度》一文中研究指出针对智能RGV动态调度的系统作业效率问题,分析物料加工作业中每台CNC安装同样刀具的情况下,RGV动态调度模型的实用性以及算法的有效性。采用单目标规划、遗传算法等方法对物料加工作业问题进行分析,对智能RGV调度策略求解,并利用Matlab模拟调度结果,模拟智能RGV的调度策略和系统作业效率,使得智能加工系统在一个班次内加工物料最多。(本文来源于《物联网技术》期刊2019年10期）
徐建萍,路光明,余鹏,贺庆仁[6]（2019）在《考虑批量的多目标柔性作业车间鲁棒调度》一文中研究指出针对多品种小批量的柔性作业车间调度问题,构建了多目标柔性作业车间鲁棒调度模型,在模型中考虑了工件分批加工、批量启动时间和机器故障等因素。基于以上因素的特点,设计了有效的染色体编码方法、染色体解码策略及机器故障仿真算法。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Ranked Genetic Algorithm,NRGA)的基本框架,设计了多目标优化算法,并采用有效的交叉和变异算子避免产生非法解。通过对算例的仿真实验,验证了构建的模型和设计的求解算法能够有效提高调度的鲁棒性,有效避免实际调度性能的恶化。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年10期）
罗雄,钱谦,伏云发[7]（2019）在《遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述》一文中研究指出柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年23期）
李明,雷德明[8]（2019）在《考虑准备时间和关键目标的柔性作业车间低碳调度研究》一文中研究指出针对考虑依赖于顺序准备时间的柔性作业车间低碳调度问题(Flexible job shop low carbon scheduling problem, FJSP),提出了一种新型帝国竞争算法(Imperialistcompetitivealgorithm,ICA)以充分优化关键目标最大完成时间和总延迟时间的同时持续改进非关键目标总能耗。该算法采用新的同化策略使得帝国内每个解至少存在多个学习对象并区别对待帝国内的最好解和其他殖民地,新型帝国竞争中给出了归一化总成本新定义并引入了殖民国家的全局搜索。通过试验系统地分析了总能耗的恶化程度与关键目标的改善程度之间的关系,并验证了新型ICA在求解所研究低碳FJSP方面较强的优势。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年21期）
姚利红[9]（2019）在《液压支架加工车间现场作业风险及管理措施》一文中研究指出液压支架制造业是我国经济发展中的重要一部分,然而由于其操作时的风险系数过大,而且缺乏准确的管理措施,使得像电焊工、车床操作工等人员的人身安全得不到充分保障。基于此,本文就针对液压支架加工车间现场的作业风险及管理措施展开全面探讨,以求最大限度降低工伤的发生概率,确保企业与员工的生命与财产的安全。(本文来源于《当代化工研究》期刊2019年09期）
张国辉,朱宝英,杨洋洋,孙靖贺[10]（2019）在《考虑调整时间的柔性作业车间调度问题研究》一文中研究指出考虑到工件在机器上存在安装、定位等调整时间对生产调度效率的影响,将工件在加工机器上的调整时间和加工时间作为独立影响因素进行研究。以最大完工时间最小为优化目标,建立带有调整时间的柔性作业车间调度数学优化模型。通过改进遗传算法对提出的模型进行求解,实现求解过程的快速寻优。运用Matlab软件平台对实际案例进行仿真,实验结果表明建立的模型和改进的算法是可行的和有效的,能够更有效的指导实际生产。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年08期）
作业车间论文开题报告范文
（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：
针对生产过程对环境的巨大影响,提出一种基于贝叶斯统计的混合分布估计算法(Hybrid Bayesian-Statistical-Based Estimation of Distribution Algorithm, HBEDA)求解带交货期的多目标可重入作业车间绿色调度问题(Multi-objectiveRe-entrantJobShopGreen Scheduling ProblemwithDue Date,MRJSGSP_DD),实现对最大延迟(MaximumTardiness,MT)和总能量消耗(Total Energy Consumption, TEC)的最小化。首先,在算法初始化阶段,产生一组随机种群,保证种群的随机性和多样性,并构造出非支配解集。其次,引入基于贝叶斯统计的混合分布估计算法构造概率模型,该模型能够学习到工件之间序的关系,增强了算法的全局搜索能力。最后,利用该问题的特性,设计了一种增强型的局部搜索的方法。仿真实验和算法对比验证了该算法的有效性。
（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。
作业车间论文参考文献
[1].本报记者,晓镜,顾瑾,通讯员,蒋永彬.5G﹢工业互联网，琢磨出“巨轮”[N].人民邮电.2020
[2].谢正明,钱斌,胡蓉,向凤红,王凌.改进的EDA求解绿色可重入作业车间调度问题[J].控制工程.2019
[3].曾垂飞,刘建军,陈庆新,毛宁.优化交货可靠性的装配作业车间分批调度[J].工业工程.2019
[4].孟悦,赵诗奎.融合路径重连的混合算法求解作业车间调度问题[J].机械工程师.2019
[5].王慧敏,周筑南,张凤航,郭慧,景一.基于车间作业调度模型的RGV动态调度[J].物联网技术.2019
[6].徐建萍,路光明,余鹏,贺庆仁.考虑批量的多目标柔性作业车间鲁棒调度[J].现代制造工程.2019
[7].罗雄,钱谦,伏云发.遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述[J].计算机工程与应用.2019
[8].李明,雷德明.考虑准备时间和关键目标的柔性作业车间低碳调度研究[J].机械工程学报.2019
[9].姚利红.液压支架加工车间现场作业风险及管理措施[J].当代化工研究.2019
[10].张国辉,朱宝英,杨洋洋,孙靖贺.考虑调整时间的柔性作业车间调度问题研究[J].组合机床与自动化加工技术.2019