基于仿真优化的在线机器产能调节研究
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
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资源简介：
本数据集为“基于仿真优化的在线机器产能调节研究”以及“Simulation Optimization Framework for Online Deployment and Adjustment of Reconfigurable Machines in Job Shops”一文的数据集，文章以多产品异序加工车间为研究对象，基于数字孪生技术设计了一个集监测、决策、控制于一体的在线仿真控制系统，采用在线仿真监测、仿真优化算法决策并通过控制系统实现对产能的自适应调节。其中，在机器产能优化方案决策部分，可以将面向机器的产能调节问题分为两类，机器总量固定和机器总量可变。机器总量固定问题中，所有多功能机器均会被派往某个工序进行生产；而机器总数可变的问题中，将总量为多少的多功能机器派给各道工序成了新的决策目标之一。前者可以视为单目标优化问题，而后者由于机器使用数量与其它系统绩效指标间存在冲突，成为了多目标优化问题。本研究针对这两类问题，分别设计仿真优化算法进行求解，对总数固定问题设计了禁忌搜索算法进行求解，对总数可变算法设计了多目标的启发式算法进行求解，求解总数固定问题的禁忌搜索算法也是总数可变问题的求解算法中的组成部分，并通过数值实验分别验证了这两个优化算法的有效性，数据量22KB
提供机构：
清华大学
