【摘 要】
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在工业互联网时代，制造型企业的信息系统存储了越来越多有价值的数据，基于数据的生产调度方法研究正在引起工业界与学术界的普遍关注，为解决大规模的调度问题提供了新的途径。如
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在工业互联网时代，制造型企业的信息系统存储了越来越多有价值的数据，基于数据的生产调度方法研究正在引起工业界与学术界的普遍关注，为解决大规模的调度问题提供了新的途径。如何充分利用制造型工厂中存储的有效数据来优化现有的生产调度模式是本文要研究的目标。本文主要研究内容如下: 首先详细叙述了车间调度问题的研究历程，总结了车间调度问题的研究现状，指出了车间调度问题研究存在的问题以及发展趋势，建立了车间调度问题的数学模型。 其次一方面对工厂设备的历史故障率数据进行分析，针对数据的非平稳性特点，利用差分的方法对数据进行平稳化处理，建立差分自回归移动平均模型预测出设备未来的故障率数据。另一方面再通过电气设备的威布尔分布模型建立设备维修时点的预测模型，通过设备未来的故障率数据逆向求出设备未来的故障维修时点。 然后本文采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方式，提出了一种自适应的遗传模拟退火算法。混合算法将模拟退火算法的筛选规则嵌入到自适应遗传算法的循环体中，利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力避免搜索过程中陷入局部最优解。该混合算法建立优化库保存较优的种群可以使得搜索速度更快;在遗传算法中设计了2种交叉和变异策略，将这两种策略两两组合，通过反复的实验训练找出实际应用场景中的最佳组合策略。将预测的设备维修时点作为约束条件，通过混合算法求出每一台设备的具体任务序列以及每一台设备的具体维修时点。将此模型运用到河北某胶管工厂中，实验结果表明，生产车间设备的有效利用率得到了较大提高。 最后描述了本文所开发的智能调度系统。在前面章节研究的基础上，首先介绍了智能调度系统的软件结构和设计思想，然后利用Eclipse开发工具和SQLServer2014等编程工具，利用面向对象的思想分析和设计了智能调度系统。
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