8篇关于NSGA-Ⅱ的计算机毕业论文

今天分享的是关于NSGA-Ⅱ的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到NSGA-Ⅱ等主题,本文能够帮助到你

面向石膏集团企业的多生产基地协同生产订单分配及重调度研究

这是一篇关于多生产基地,NSGA-Ⅱ,多目标优化,订单分配,重调度,协同管控的论文, 主要内容为石膏是一种用途广泛的工业材料和建筑材料,中国石膏板制造行业发展速度快,发展潜力大,但在石膏板制造行业的发展过程中也存在很多问题:行业总体信息化和数字化水平低,已经明显落后于时代步伐;石膏板制造企业逐渐向集团化、规模化发展,但由于协同管理能力的欠缺,集团化企业内部往往面临着发展不均衡的问题,部分集团成员面临产能过剩的问题,而其他成员则会面临产能不足的问题;在面临紧急订单插入时,由于管理能力的缺失,石膏板制造企业往往缺乏有效应对,导致交付延期、订单排产混乱等问题,对企业造成严重损失。针对这些问题,本文面向山东某石膏板生产集团公司,对多生产基地协同生产订单分配及重调度问题进行研究,研究内容如下:(1)分析石膏板制造行业的运营、生产业务模式及面临的主要问题,分析了集团化背景下石膏板制造企业对订单分配的应用场景,明确了设计难点,给出了多生产基地协同管控平台设计目标,并分析与设计平台各组成部分。(2)针对集团化背景下石膏板制造企业的订单分配问题,首先,考虑整体收益、个体收益平衡、交付时间的优化目标建立了多生产基地协同生产订单分配问题模型;其次,提出了一种基于NSGA-Ⅱ遗传算法的多目标、多约束问题的优化求解算法;最后,采用山东某石膏板生产集团公司实际订单数据作为算例对算法进行验证。(3)针对企业面临的急单插入问题,研究急单插入下的订单分配重调度策略,建立了急单插入下的订单分配重调度模型,并基于改进的NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行求解。(4)针对企业需求,设计并实现了面向石膏集团企业的多生产基地协同管控平台,提高了石膏板制造企业的信息化和数字化水平。本文所设计的面向石膏集团企业的多生产基地协同管控平台能解决目前石板制造行业面临的订单协同分配、急单插入等问题,平台已在山东某石膏制造集团公司中部署与使用,应用效果达到预期,取得了良好的使用反馈,对石膏板制造行业有重要价值。

稀土电解制造执行系统（MES）研究与设计

这是一篇关于稀土电解生产,MES,功能模块,NSGA-Ⅱ,生产调度的论文, 主要内容为本文以稀土电解生产线为研究对象,在介绍稀土电解制造执行系统的研究背景与意义的基础上,对稀土电解生产信息化发展现状和MES系统在工业领域的应用现状进行了国内外研究现状分析,对系统需求、系统功能、数据通信和生产调度算法进行研究,主要研究内容和研究成果有以下几个部分:(1)通过对稀土电解行业的实际情况调研,结合稀土电解的生产流程和生产特点,从信息流和控制流的角度提出稀土电解MES系统的应用需求,并从系统设计需求、功能需求、业务流程和设计原则等方面进行详细论述,最后给出稀土电解MES系统的总体设计方案。(2)根据稀土电解MES系统的现实需求和整体设计方案,系统的详细设计围绕系统架构、系统权限和业务管理、系统功能、数据库设计、与底层设备的数据通信等方面进行。系统架构设计主要分为软件系统架构设计和网络体系架构设计;系统功能由用户管理、生产管理、物料管理、数据管理、质量管理、设备管理、生产监控管理七个具体功能模块组成;系统用户分为客户、车间操作人员和车间管理者三个角色,根据角色的划分赋予相应的系统操作权限;数据库设计通过构建数据库E-R图对数据库逻辑进行梳理,使用My Sql数据库进行设计开发;与底层设备的数据通信采用OPC UA技术完成对底层设备采集到的数据进行集成和封装,通过OPC UA服务器和客户端完成系统与底层设备之间的数据通信。(3)针对稀土电解-铸锭生产工序实际调度问题进行研究,通过对车间生产调度问题进行全面分析,考虑实际过程中稀土电解、出炉、铸锭等工序各个状态的加工时间和能源消耗,建立以最大完工时间最小和能耗最小为目标函数的稀土电解-铸锭多目标生产调度模型,并提出采用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。通过Brandimarte系列标准算例分别对NSGA-Ⅱ算法和传统多目标算法MOEA/D算法进行算法测试。通过数值对比,验证了NSGA-Ⅱ算法寻找模型最优解的能力和对目标函数求解速度均优于MOEA/D算法。最后采用NSGA-Ⅱ算法对稀土电解-铸锭实际生产案例进行调度仿真,得到多目标优化下的生产调度甘特图,实现了对稀土电解-铸锭生产过程的有效调度。(4)在MES系统设计的基础上,采用B/S架构,以Eclipse作为集成开发环境,利用Java EE、JSP、SSM框架等互联网技术解决了系统前端和后端的开发问题,完成了稀土电解MES系统软件的开发,并完成对系统各功能模块的运行测试,为稀土电解车间信息化生产提供有效的帮助。

双资源多目标柔性作业车间调度问题研究

这是一篇关于双资源,柔性作业车间调度,多目标优化,NSGA-Ⅱ,理想解法的论文, 主要内容为车间调度作为企业生产管理的核心,对制造资源的优化配置和科学运作起着举足轻重的作用。历经半个多世纪,经典作业车间调度问题的研究取得了丰富的理论成果,但由于经典作业车间调度问题与现代化车间的生产现状存在一定的偏差,因此有必要对其进行扩展。而以交货期满意度、产品质量、成本、加工的可靠性和绿色性为优化目标,考虑机器设备和工人两种资源约束的双资源多目标柔性作业车间调度是经典作业车间调度的扩展。它在体现生产柔性的同时,不但考虑了两种制造资源的约束,而且综合考虑了企业内各部门对调度的期望,能更好地符合现代车间制造的需求,对其研究有着重要的理论意义和实践意义。首先,本文提出了包括交货期满意度、产品质量、成本、加工的可靠性和绿色性(能量消耗和噪声)在内的调度优化目标,并阐述了各个目标选择的意义以及度量方法。其次,本文从确定条件下和不确定条件下两个方面对双资源多目标柔性作业车间调度问题进行了研究。针对多目标优化问题的特点,本文在确定条件下采用了带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)来对问题进行求解;在不确定条件下,针对模型中含有不确定变量,本文采用灰色机会约束规划的方法对模型进行转化,并采用了灰色模拟技术和NSGA-Ⅱ相结合的方法对问题进行求解。最后,由于多目标优化问题通常得到的是一组Pareto最优解,有必要对一组Pareto调度方案进行评价,帮助企业进一步选择合适的调度方案。本文在主观赋权和客观赋权的基础上,采用最小二乘的方法对指标进行组合赋权,然后对理想解法进行改进,采用改进后的理想解法对调度方案进行评价,并通过算例验证了方法的可行性。

稀土电解制造执行系统（MES）研究与设计

基于NSGA-Ⅱ的多目标绿色工艺规划与作业车间调度集成优化问题研究

这是一篇关于柔性工艺规划,作业车间调度,集成式工艺规划与车间调度,绿色制造,多目标优化,NSGA-Ⅱ的论文, 主要内容为随着全球生态环境的日益严峻,传统制造业逐渐向绿色制造模式转型,绿色制造已经成为制造业的发展趋势。工艺规划与车间调度作为制造系统的重要环节,传统制造系统中串行的制造模式已不能满足当前制造业的需求,在绿色制造的背景下,本文针对多目标绿色工艺规划与作业车间调度集成优化问题(Integrated Process Planning and Scheduling,IPPS)开展了研究。因此本文首先针对多目标绿色IPPS问题的两个子问题,即多目标绿色柔性工艺规划问题(Flexible Process Planning,FPP)、多目标绿色作业车间调度(Job Shop Scheduling Problem,JSP)的优化方法进行了研究,在此研究基础上对多目标绿色FPP方法与多目标绿色JSP方法集成,研究多目标绿色IPPS问题的求解方法。针对多目标绿色FPP问题,建立了多目标绿色FPP优化模型,综合考虑了包含机床负载碳排放、机床启动碳排放、切削液碳排放以及运输工具碳排放的影响因素,并根据车间的实际情况对其中机床启动次数进行了设计。针对建立的模型,提出了基于NSGA-Ⅱ的求解方法,采用基于非支配等级和拥挤距离的适应度评价方法处理多个优化目标。设计了多目标绿色FPP问题测试实例,并对实例进行求解,计算结果验证了该模型和求解方法的有效性。针对多目标绿色JSP问题,以最大完工时间最小、总碳排放量最少、总拖期时间最小为优化目标,建立了多目标优化模型,提出了基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色JSP求解方法,设计了基于N5邻域结构及非支配关系的个体局部搜索策略,使用15组实例分别对改进NSGA-Ⅱ与NSGA-Ⅱ进行测试,通过结果对比验证了改进NSGA-Ⅱ对于求解多目标绿色JSP问题的有效性。在上述研究基础上,以最大完工时间最小、总碳排放量最少、总拖期时间最小为优化目标,建立了多目标绿色IPPS问题的优化模型,提出了基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色IPPS问题两阶段求解框架,设计了三种求解总流程分别对该问题进行求解;由于多目标绿色IPPS基准测试实例的缺乏,设计了21组问题实例;经试验测试确定求解总流程三最优,采用正交试验法确定了最优总流程中各参数的数值;最后,通过对其他实例的求解,验证了提出方法的有效性。结合以上的研究成果,根据某电池包装机生产车间存在的多目标绿色IPPS问题,将本文的研究成果应用于实际车间的生产。

基于微服务架构的TMS系统设计与实现

这是一篇关于微服务,NSGA-Ⅱ,Spring Cloud,TMS的论文, 主要内容为随着数字化建设日益加深以及数字产业化带来的技术变革,快递物流行业作为国家重要传统行业之一亦需要进行数字化创新改造。TMS(物流运输管理系统)平台在物流和运输领域起着重要的作用,它提供了一系列功能和工具,帮助企业有效管理和优化物流运输过程,然而目前国内TMS系统实现技术比较传统,系统性能低、扩展性有限,已经不能满足移动互联网时代物流行业的需求。本文通过对快递运输功能需求的分析,设计了基于Spring Cloud框架的TMS平台,并且利用车辆调度算法对企业目前的调度方案进行了优化。本文的主要工作和创新点如下:(1)基于Spring Cloud框架,实现了包括快递员App、司机App、用户App和TMS管理后台在内的TMS平台,实现了整个快递核心业务流程的闭环操作(2)结合Drools规则引擎和模板技术,设计了一套动态规则引擎程序,用于计算快递订单的运费(3)基于J2Cache框架,设计了一套声明式缓存程序,以提高系统的性能(4)本文提出了一个基于目标比较的支配关系,该支配关系通过决策者提供的偏好信息对非支配个体更进一步区分支配关系,引导种群向决策者偏好的方向收敛,从而得到决策者偏好的帕累托前沿区域,通过实验表明,该方法操作有效且简单,可以满足决策者要求。此外,结合国内外车辆调度算法的研究,将本文设计的算法应用到考虑了道路交通状况和实际快递业务运营过程中,建立了相应的数学模型和染色体编码以及遗传算子,以优化快递运营网点交件到分拨过程中的车辆运输成本、运输时间和装载率。最后,利用黑盒测试技术,对设计的平台进行功能性测试,以满足快递企业需求。