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1. 研究目的与意义（文献综述）
在经济全球化，科技高速发展的今天，传统制造业的大批量的流水作业生产模式已经不适用。研究车间调度，在一定的时间内，合理分配并且利用有限的资源来完成生产任务是不可避免的发展趋势。通过良好的车间调度方案，可以很好地提高企业的生产效率、降低生产成本、提高交付期的满足率。
在已有的研究之中，学者们一直关注的焦点是建立在理想的环境之中，针对单个工件的经典的静态调度。然而在企业的实际生产过程之中，批量生产则是工业生产的主要类型，并且当生产规模很大的时候，倘若采用批量调度生产，生产效率能够得到很大的提升。除此之外，许多的干扰因素也会对静态调度的性能产生影响。这时就需要考虑工件批量的因素，利用分批调度对各个子批批量的大小进行平衡计算，从而使得设备利用率升高、加工时间缩短、生产成本减少。
而柔性作业车间一直是制造系统中的难点，突破了资源唯一性的限制，每一种工件的每一道工序可以由多个不同的机器完成，这样可以使得作业车间调度问题更加地符合实际的生产环境，但是相对来说问题也会更复杂，求解更加困难，属于典型的np-hard问题。可变分批问题则是考虑子批的批量并非一成不变，是可以改变的，在柔性分批之后将所有子批进行排序，选取合适的加工路线，使调度结果能更好地应用于生产实践之中，但与此同时也会增加该问题的复杂性，使算法的设计变得更加复杂。
2. 研究的基本内容与方案
本文拟建立一个柔性作业车间的调度模型，即在车间之中有n种待加工的零件，每个工件包含p道工序，每道工序均可在m台加工机器中的多台机器上进行加工。问题的关键在于确定各个工件各道工序的分批批量及各子批次的批量大小，为各子批任务安排加工机器，确定合适的调度方案。在满足各种约束的条件下，能够使得整体的完工时间尽可能地短，能耗成本的总和尽可能地小，从而使目标结果最优。
因此，本研究提出了一种新型的批量划分方法，利用一定的规则对子批进行约束，使可变的随机的批量具有一定的指向性，将离散的分批方案连续化，规则化。在此基础之上，利用两阶段的帝国竞争混合模拟退火算法，首先确定调度结果相对较优的工序调度方案，将工序在机器上进行分配。利用帝国竞争算法很强的全局搜索能力以及很快的收敛速度，先行确定几种较优的方案。然后按照分批的策略对子批批量进行规划，获得解集空间，再利用求解连续性问题效果很好的模拟退火算法，跳出局部最优，搜索可以使得完工时间最短，总能耗最小的工序分批方案。这种方法不但可以寻找到加工时间最短、成本最低的调度方案，还可以解决可变批调度搜索空间过大的问题，减少算法的迭代次数，提高计算效率。
然后再从参考文献之中选取数值合适的实例，用本文提出的新型寻优方法进行试验，搜索最佳调度方案。通过观察新方法求解出的最优方案是否与原算法一致，并且比较两种方法获得结果需要的计算时间进行对比，对方法的高效性和有效性进行检验。
3. 研究计划与安排
第1周收集资料，阅读文献，构思文章
第2-3周完成开题报告和英文翻译
第4-6周完成总体方案
4. 参考文献（12篇以上）
[1]王海燕. 分批优化调度问题综述及面向节能研究展望.计算机集成制造系统,2017.
[2]梅攀. 基于动态分批的柔性流水车间能效优化调度方法研究.广东工业大学,2016.
[3]徐本柱. 柔性作业车间批量划分与并行调度优化.计算机集成制造系统,2016.
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