航空结构件车间调度系统的研究与实现

这是一篇关于多目标调度,分批调度,模因演算法,重调度,调度系统的论文, 主要内容为航空结构件作为飞机的重要组成部分,是航空制造业智能制造的重点发展对象。在历经多年发展后,我国航空结构件生产车间虽已在数字化与信息化方面取得了长足的进步,却仍面临着数字化,智能化水平低的问题。尤其在生产调度方面,存在着人工干预现象严重、生产数据丢失、生产调度不合理、生产管理效率低等诸多问题,从而导致加工制造总流程时间过长,制造过程增值比过低等问题。此外,航空结构件车间具有多品种、小批量、批产与试制相混合的生产特征,使得其生产调度变得更为复杂。因此,本文以航空结构件车间的生产调度为研究对象,通过建立符合其生产特征的多目标分批优化调度模型和设计了高效的求解算法,并在最终设计开发集生产资源管理、任务管理、车间调度、生产状况反馈功能于一体的原型车间调度系统,从而提升车间的调度性能与智能化水平。本文主要研究内容如下:(1)基于对航空结构件车间的生产流程、生产特征及调度优化目标的调研分析,建立符合该车间生产特征的多目标分批优化静态调度模型。在该调度模型中,同时考虑加工时间指标,车间能耗指标,延期指标与设备负荷指标。对于工件批量的划分选用等量分批法,以兼顾批量划分的细粒度与求解的难度;对于分批调度优化采用集成优化策略,即同时对批量划分与调度进行优化,以获得更优的调度解。(2)设计高效的MA算法用于多目标分批优化调度模型的求解。该算法将NSGA-Ⅱ的基本框架与以关键路径为基础的邻域搜索算子相结合。同时,采用一种混合策略的种群初始化方法,以保证初始种群中个体的质量与多样性。(3)对航空结构件车间动态调度问题进行描述与分析,建立多目标分批优化动态调度模型。在周期与事件混合驱动机制、完全重调度、移动重调度等相关理论基础上,引入定量评价扰动事件对生产系统影响的延迟系数,提出了基于延迟系数的重调度方法。(4)车间调度系统的设计与实现。对该调度系统的需求进行了分析与总结,完成了系统的整体设计,数据库的设计。并基于SpringBoot、MyBatis、Bootstrap、FusionChart等框架完成了调度系统的开发。

生鲜冷链物流车辆—库存调度系统研究与开发

这是一篇关于生鲜冷链物流,库存-车辆调度,车速预测,多目标优化,调度系统的论文, 主要内容为车辆-库存调度是保证生鲜冷链物流企业配送作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对生鲜冷链物流企业车辆-库存调度普遍存在的配送路径选择仅依据路径长度和经验车速计算、配送产品安排只考虑汽车载重而不重视容积限制等问题,基于大数据预测了不同车型在各个路段不同时间点的车速,建立了依据路径长度和预测车速选择配送路径的适合生鲜冷链物流特点的车辆-库存调度多目标优化数学模型,寻找合适的算法求解,设计并实现了一套生鲜冷链物流车辆-库存调度系统,为相关企业降低生产成本和提升调度计划制订的工作效率提供了决策支持。本文主要包含:(1)对某生鲜冷链物流企业的车辆-库存调度概况、需求和作业流程进行了调研和分析,明确企业车辆-库存调度及管理存在的问题和系统建设难点,给出了相应对策,设计了车辆-库存调度系统的总体架构和各功能模块。(2)基于大数据对生鲜冷链物流配送车辆车速进行了预测。首先收集并整理了预测所需大数据,对数据存在的残缺或部分错误进行了预处理,提高了数据的可用率;然后选择数据特征建立了较简洁的车速预测模型的输入输出架构和可用于车速预测模型训练、测试的数据仓库,避免了数据集冗余导致建模过拟合可能使车速预测精度降低问题;最后选用四种机器学习算法对车速预测建模,选出实验效果最好的Light GBM算法并对其存在的问题进行改进,实验结果表明改进算法得到的车速预测模型精度更高和运算速度更快,能为生鲜冷链物流车辆-库存调度提供根据预估车速计算配送路线所需时间的帮助。(3)对生鲜冷链物流的车辆-库存调度创新性地进行了多目标优化建模和求解。首先对生鲜冷链物流车辆-库存调度建模问题进行了简要描述和合理假设,建立了以运输成本、装卸成本、配送惩罚成本和库存成本为最小目标的生鲜冷链物流车辆-库存调度优化模型;然后使用遗传算法、模拟退火算法和萤火虫算法分别优化求解,选出求解效果最好的萤火虫算法进行改进,并使用改进算法进行了实例求解验证。本文所建模型和改进的求解算法可有效解决生鲜冷链物流车辆-库存调度优化问题,建模中针对生鲜冷链物流特点考虑了配送车辆节能目标和各温层存储货物的容积约束问题,配送路径选择根据路径长度和第3章的预测车速综合计算。和人工调度对比,本文的建模和求解工作可以有效降低企业生产成本和提升调度计划制订的工作效率。(4)在上述工作基础上设计并实现了生鲜冷链物流车辆-库存调度系统。后端程序除车速预测模块为Python语言外采用Java语言开发,前端程序采用Java Script语言开发,My SQL5.7作为数据库管理系统,Spring Cloud作为系统后端开发框架,VUE作为系统前端界面的开发框架,以举例形式完成了基于B/S和微服务架构的可运行于PC和Android浏览器上的生鲜冷链物流车辆-库存调度系统的开发工作。测试结果表明,系统无论是功能、安全性还是兼容性方面都达到了预期目标。

基于SSM的某航空救援调度系统的设计与实现

这是一篇关于航空救援,调度系统,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国经济的发展以及互联网产业的崛起,触发了一些新兴行业的发展,也给传统的行业带来了新的发展契机。利用互联网技术为传统行业带来新的营销渠道、扩展新的客户成为互联网+的主流方向。本文主要探讨,如何从软件开发的角度,建设一套能够利用互联网渠道接入,结合传统直升机运营行业,在低空救援产业上扩展新市场的IT系统。航空救援是一项复杂的系统工程,航空救援流程涉及的环节很多,面很广,相关联的部门很多,需要一个很强的综合性系统来统一协调。本文从救援业务的两个主要流程入手(院前急救和预约转运),从救援工作的入口呼叫中心开始进行分析,进而延伸到工单扭转的流程分析。接着对支撑整套业务系统的基础数据进行分析,包括基地信息、直升机信息、基地医院信息以及排班信息等。除了对主要的业务进行需求分析,还对非功能需求进行分析如:系统性能、安全性、备份等需求。然后对系统整体的软件架构、功能架构以及网络架构进行设计,对系统数据库进行设计,理清整个系统业务实体的关联关系。最后通过J2EE的SSM框架(Spring-Spring MVC-Mybatis)对呼叫中心、工单管理、综合信息管理、系统管理进行模块开发和实现,完成了系统的实现,最后针对系统的性能和功能分别进行测试并对测试结果进行了分析和总结。本文所述项目,已经在实际应用环境中上线,并开始运营产生收益。系统利用互联网的信息化手段将低空救援这种复杂的项目高效地运转起来,对提升空域资源使用价值,培育新的经济增长点具有实际应用价值和示范意义。

生鲜冷链物流车辆—库存调度系统研究与开发

这是一篇关于生鲜冷链物流,库存-车辆调度,车速预测,多目标优化,调度系统的论文, 主要内容为车辆-库存调度是保证生鲜冷链物流企业配送作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对生鲜冷链物流企业车辆-库存调度普遍存在的配送路径选择仅依据路径长度和经验车速计算、配送产品安排只考虑汽车载重而不重视容积限制等问题,基于大数据预测了不同车型在各个路段不同时间点的车速,建立了依据路径长度和预测车速选择配送路径的适合生鲜冷链物流特点的车辆-库存调度多目标优化数学模型,寻找合适的算法求解,设计并实现了一套生鲜冷链物流车辆-库存调度系统,为相关企业降低生产成本和提升调度计划制订的工作效率提供了决策支持。本文主要包含:(1)对某生鲜冷链物流企业的车辆-库存调度概况、需求和作业流程进行了调研和分析,明确企业车辆-库存调度及管理存在的问题和系统建设难点,给出了相应对策,设计了车辆-库存调度系统的总体架构和各功能模块。(2)基于大数据对生鲜冷链物流配送车辆车速进行了预测。首先收集并整理了预测所需大数据,对数据存在的残缺或部分错误进行了预处理,提高了数据的可用率;然后选择数据特征建立了较简洁的车速预测模型的输入输出架构和可用于车速预测模型训练、测试的数据仓库,避免了数据集冗余导致建模过拟合可能使车速预测精度降低问题;最后选用四种机器学习算法对车速预测建模,选出实验效果最好的Light GBM算法并对其存在的问题进行改进,实验结果表明改进算法得到的车速预测模型精度更高和运算速度更快,能为生鲜冷链物流车辆-库存调度提供根据预估车速计算配送路线所需时间的帮助。(3)对生鲜冷链物流的车辆-库存调度创新性地进行了多目标优化建模和求解。首先对生鲜冷链物流车辆-库存调度建模问题进行了简要描述和合理假设,建立了以运输成本、装卸成本、配送惩罚成本和库存成本为最小目标的生鲜冷链物流车辆-库存调度优化模型;然后使用遗传算法、模拟退火算法和萤火虫算法分别优化求解,选出求解效果最好的萤火虫算法进行改进,并使用改进算法进行了实例求解验证。本文所建模型和改进的求解算法可有效解决生鲜冷链物流车辆-库存调度优化问题,建模中针对生鲜冷链物流特点考虑了配送车辆节能目标和各温层存储货物的容积约束问题,配送路径选择根据路径长度和第3章的预测车速综合计算。和人工调度对比,本文的建模和求解工作可以有效降低企业生产成本和提升调度计划制订的工作效率。(4)在上述工作基础上设计并实现了生鲜冷链物流车辆-库存调度系统。后端程序除车速预测模块为Python语言外采用Java语言开发,前端程序采用Java Script语言开发,My SQL5.7作为数据库管理系统,Spring Cloud作为系统后端开发框架,VUE作为系统前端界面的开发框架,以举例形式完成了基于B/S和微服务架构的可运行于PC和Android浏览器上的生鲜冷链物流车辆-库存调度系统的开发工作。测试结果表明,系统无论是功能、安全性还是兼容性方面都达到了预期目标。

生鲜冷链物流车辆—库存调度系统研究与开发

这是一篇关于生鲜冷链物流,库存-车辆调度,车速预测,多目标优化,调度系统的论文, 主要内容为车辆-库存调度是保证生鲜冷链物流企业配送作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对生鲜冷链物流企业车辆-库存调度普遍存在的配送路径选择仅依据路径长度和经验车速计算、配送产品安排只考虑汽车载重而不重视容积限制等问题,基于大数据预测了不同车型在各个路段不同时间点的车速,建立了依据路径长度和预测车速选择配送路径的适合生鲜冷链物流特点的车辆-库存调度多目标优化数学模型,寻找合适的算法求解,设计并实现了一套生鲜冷链物流车辆-库存调度系统,为相关企业降低生产成本和提升调度计划制订的工作效率提供了决策支持。本文主要包含:(1)对某生鲜冷链物流企业的车辆-库存调度概况、需求和作业流程进行了调研和分析,明确企业车辆-库存调度及管理存在的问题和系统建设难点,给出了相应对策,设计了车辆-库存调度系统的总体架构和各功能模块。(2)基于大数据对生鲜冷链物流配送车辆车速进行了预测。首先收集并整理了预测所需大数据,对数据存在的残缺或部分错误进行了预处理,提高了数据的可用率;然后选择数据特征建立了较简洁的车速预测模型的输入输出架构和可用于车速预测模型训练、测试的数据仓库,避免了数据集冗余导致建模过拟合可能使车速预测精度降低问题;最后选用四种机器学习算法对车速预测建模,选出实验效果最好的Light GBM算法并对其存在的问题进行改进,实验结果表明改进算法得到的车速预测模型精度更高和运算速度更快,能为生鲜冷链物流车辆-库存调度提供根据预估车速计算配送路线所需时间的帮助。(3)对生鲜冷链物流的车辆-库存调度创新性地进行了多目标优化建模和求解。首先对生鲜冷链物流车辆-库存调度建模问题进行了简要描述和合理假设,建立了以运输成本、装卸成本、配送惩罚成本和库存成本为最小目标的生鲜冷链物流车辆-库存调度优化模型;然后使用遗传算法、模拟退火算法和萤火虫算法分别优化求解,选出求解效果最好的萤火虫算法进行改进,并使用改进算法进行了实例求解验证。本文所建模型和改进的求解算法可有效解决生鲜冷链物流车辆-库存调度优化问题,建模中针对生鲜冷链物流特点考虑了配送车辆节能目标和各温层存储货物的容积约束问题,配送路径选择根据路径长度和第3章的预测车速综合计算。和人工调度对比,本文的建模和求解工作可以有效降低企业生产成本和提升调度计划制订的工作效率。(4)在上述工作基础上设计并实现了生鲜冷链物流车辆-库存调度系统。后端程序除车速预测模块为Python语言外采用Java语言开发,前端程序采用Java Script语言开发,My SQL5.7作为数据库管理系统,Spring Cloud作为系统后端开发框架,VUE作为系统前端界面的开发框架,以举例形式完成了基于B/S和微服务架构的可运行于PC和Android浏览器上的生鲜冷链物流车辆-库存调度系统的开发工作。测试结果表明,系统无论是功能、安全性还是兼容性方面都达到了预期目标。

大数据应用调度系统的设计与实现

这是一篇关于大数据应用,调度系统,Azkaban的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,人们已进入大数据和移动互联网时代。大数据应用就是对数据价值的利用,即通过数据分析从海量数据中挖掘有效信息,为用户提供决策支持[5]。如何对这些数据进行高效处理成为关键,而数据处理中各个任务之间的的调度对整体的性能和资源的利用有着重大意义。本文是从X公司的实际需求出发结合目前开源的azkaban调度系统实现的一个大数据应用调度系统。本文首先通过公司的实际业务需求整理分析公司在任务调度方面的主要需求,并且对目前市场上存在的几种主要开源的调度系统进行技术调研,提出了合适的实现的方案确定了调度系统的选型。其次通过对需求的分析和技术的调研分析最终选择以开源的Azkaban调度系统为基础进行设计开发,系统采用了微服务的技术架构将系统主要分为web管理端部分、派发器部分和执行器部分三个部分。系统采用集群部署实现了调度的高可用,web管理端部分采用的是SSM(Spring&SpringMVC&MyBatis)架构实现了管理端的web界面化操作,同时采用图形化编辑界面IDE不仅实现调度系统的工作流调度的核心逻辑而且支持复杂的DAG工作流线上拖拽编辑。在执行机部分利用Azkaban的插件机制可以支持多种不同场景的job插件,实现不同任务类型的工作流调度。此外利用容器化技术Docker实现了工作作流执行环境的隔离,避免不同环境下的工作流执行相互影响。最后再次结合公司内部的使用情况对系统进行优化使之成为一个高效的大数据应用调度系统。目前,本文所提到的大数据应用调度系统已经在生产环境中正常运行。根据实际的线上运行效果表明本调度系统可以完成公司的日常业务需求,支持数万级任务的高并发调度。后期系统也将不断的进行功能完善优化,迭代升级成为公司一个核心的大数据应用产品。

基于SSM的某航空救援调度系统的设计与实现

这是一篇关于航空救援,调度系统,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国经济的发展以及互联网产业的崛起,触发了一些新兴行业的发展,也给传统的行业带来了新的发展契机。利用互联网技术为传统行业带来新的营销渠道、扩展新的客户成为互联网+的主流方向。本文主要探讨,如何从软件开发的角度,建设一套能够利用互联网渠道接入,结合传统直升机运营行业,在低空救援产业上扩展新市场的IT系统。航空救援是一项复杂的系统工程,航空救援流程涉及的环节很多,面很广,相关联的部门很多,需要一个很强的综合性系统来统一协调。本文从救援业务的两个主要流程入手(院前急救和预约转运),从救援工作的入口呼叫中心开始进行分析,进而延伸到工单扭转的流程分析。接着对支撑整套业务系统的基础数据进行分析,包括基地信息、直升机信息、基地医院信息以及排班信息等。除了对主要的业务进行需求分析,还对非功能需求进行分析如:系统性能、安全性、备份等需求。然后对系统整体的软件架构、功能架构以及网络架构进行设计,对系统数据库进行设计,理清整个系统业务实体的关联关系。最后通过J2EE的SSM框架(Spring-Spring MVC-Mybatis)对呼叫中心、工单管理、综合信息管理、系统管理进行模块开发和实现,完成了系统的实现,最后针对系统的性能和功能分别进行测试并对测试结果进行了分析和总结。本文所述项目,已经在实际应用环境中上线,并开始运营产生收益。系统利用互联网的信息化手段将低空救援这种复杂的项目高效地运转起来,对提升空域资源使用价值,培育新的经济增长点具有实际应用价值和示范意义。

平面移动式立体车库调度系统研究

这是一篇关于平面移动式立体车库,调度系统,路径规划,时间窗,改进A*算法的论文, 主要内容为平面移动式立体车库作为解决“停车难”问题的方案之一,具有空间利用率高,作业灵活的特点。然而,由于需要同时调度多台RGV(Rail Guided Vehicle)与升降机,相比于其他类型的立体车库,平面移动式立体车库对系统调度策略的要求较高,不同调度策略会导致系统在性能上存在较大的差异。本文针对平面移动式立体车库多设备作业、设备间交互的工况,开展调度系统研究。在对立体车库建模的基础上,研究了考虑升降机动态变化的单RGV最短时间规划方法,同时,考虑到多RGV运行中存在的冲突问题,设计了多RGV调度算法并提出了针对多RGV的避让策略,从而实现平面移动式立体车库的高效运行。本文的研究内容主要如下:(1)调度系统总体方案设计。首先,分析了平面移动式立体车库的工作特点和调度系统的设计需求;然后,根据功能需求提出了系统总体的设计方案,包括调度系统的体系结构,调度系统软件的设计以及与下位机的通讯控制方案;最后,提出了面向平面移动式立体车库的任务调度策略,为全文的展开作了铺垫。(2)平面移动式立体车库建模与仿真。首先,分析了平面移动式立体车库不同RGV配置下系统运行的过程与特点,建立平面移动式立体车库的存取车时间与能耗模型,为研究车库调度问题提供了基础;然后,设计了限制每层RGV数量的单服务台调度策略,以避免多RGV存在的冲突和互锁现象;最后,对排队模型进行仿真,研究了平面移动式立体车库存取车的性能表现,以达到优化车库作业,提高作业效率、节约成本的目的。(3)平面移动式立体车库调度算法研究。首先,针对平面移动式立体车库建立了电子地图模型,确立了RGV的通行方式及可能存在的冲突;然后,提出了一种改进A*算法用于规划单RGV最短运行路径,该算法考虑到升降机位置动态变化的因素,将位置信息融合到启发函数中,使其更适用于实际立体车库环境;最后,在对单RGV路径规划的基础上,提出了一种基于时间窗的多RGV调度算法,通过预规划路径的时间窗判断路径的合理性,从而确定是否进一步采取策略进行再调度,以实现多RGV的无冲突调度规划。(4)调度系统软件实现及试验测试。首先,基于平面移动式立体车库的运行模式以及多RGV调度策略的研究,开发了调度系统上位机软件,主要包括通讯控制、任务管理、路径规划及数据库模块等,该系统已在三河某立体车库中应用,运行结果表明该系统能够实现RGV的路径规划及多设备的合理调度;然后,搭建了平面移动式立体车库试验台,分别在实验室与现场对所开发调度系统进行了运行测试;最后,基于该试验台与所开发的调度系统进行了多RGV调度算法试验,验证了本文所提调度算法的有效性。该论文有图72幅,表18个,参考文献85篇。

基于改进遗传算法的车间调度问题研究与应用

这是一篇关于车间调度,遗传算法,自适应,模拟退火算法,调度系统的论文, 主要内容为车间调度问题(JSP)是计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分，它对企业的生产管理和控制系统有着重要的影响。在当今的竞争环境下，如何利用计算机技术实现生产调度计划优化，快速调整资源配置，统筹安排生产进度，提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重大课题。 该论文在研究了作业车间调度问题数学模型和优化算法的基础上，将一种改进的自适应遗传算法应用在作业车间调度中。该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。通过对几个优化实例的仿真计算，验证了该算法在作业车间调度应用中的有效性。 另外，利用遗传算法和模拟退火算法在求解该类问题时的有效性和实用性，设计了一种可应用于车间调度问题的混合遗传算法。该混合算法将遗传算法的局部搜索优势和模拟退火的全局搜索优势相结合，可以增加种群中个体的多样性和算法的鲁棒性。最后，通过仿真计算，结果表明该混合算法克服了单纯遗传算法和模拟退火算法在车间调度优化方面的不足。 最后，以改进的自适应遗传算法和混合遗传算法为调度算法，设计并实现了作业车间调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。将此系统应用到标准问题，并对某车间部分调度进行了模拟仿真，得到了较好的调度结果，进一步证明了两种算法的有效性和实用性。