多目标数字印刷智能排活系统的优化研究

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3.0 牛悦 2024-11-19 6 4 540.21KB 55 页 15积分

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摘要

国内数字印刷发展迅速、市场潜力巨大。未来，传统与数字混合印刷所占的

份额将上升，数字印刷将逐渐扩展其份额而侵蚀传统印刷所占的份额。将 IT 技术

和数码技术相结合，构建商务印刷平台，促进数字印刷企业从分散式到集中式经

营管理的变革，可消除在个人个性化和商务类业务交接的瓶颈。数字印刷生产流

程控制子系统能够有效地将数字印刷的生产流程进行集成，并与数字印刷信息管

理子系统、数字印刷资产管理子系统有机结合，实现了数字印刷业务流、生产流、

信息流的集成。其中数字印刷优化调度方案模块在整个数字印刷系统中占有重要

的地位。

本文研究了数字印刷优化调度方案，用于大型数字印刷企业在线接单的连锁

店间优化调度以及各门店内部的生产优化调度。有效提高数字印刷企业的生产效

率和核心竞争力，合理分配资源以最大化利润或最小化成本来提高客户的满意度。

由于数字印刷企业主要以短版印刷、按需印刷为主要业务，因此具有单件、小批

量生产、产品的工艺过程经常变更等特点，因此更需要进行良好的计划。

相比传统的求解方法，微粒群算法在求解多目标问题上具有很大的优势和具

有很强的全局优化能力，是一种高效的搜索算法。本文通过 PSO（Particle Swarm

Optimization，粒子群优化算法）与局部搜索策略的混合引入新的学习策略，进行

分层优化，多目标分散搜索并逐步缩小复杂的搜索空间，使 PSO 算法的早熟收敛

问题得到了较大的改善，从而获得了较高的求解质量。

鉴于数字印刷智能排活的组合特性及其工艺约束，用于算法的编码必须特殊

设计，本文采用基于随机键的混合编码方式。其次结合优先权系数来决定发生冲

突时各活件的调度次序。多目标数字印刷优化问题存在解的多样性，各优化目标

之间存在冲突和制约，结合偏好信息的利用，设计了多目标适应度函数来求解数

字印刷智能排活的优化调度方案。仿真实验验证了算法的有效性。

关键词：多目标智能排活随机键编码微粒群算法数字印刷

ABSTRACT

With the rapid development of digital printing, its enormous market potential will

impel the share of the compound of traditional printing means and digital printing

going upward,while the digital printing will gradually expand its share and erode

traditional print share.Combining IT technology and the digital technology,building

commercial printing platform to promote digital printing's transform from dispersible

management to a concentrating management pattern can eliminate the bottleneck in the

transition process relating personalized requirement and business affairs.The

subsystem of digital printing producting process control can effectively integrate the

production process, combining the digital printing information management subsystem

and digital printing property management subsystem, realizing system integration of

business, production and information.Thereinto,the optimized scheduling scheme of

digital printing plays an important role in the entire digital printing system.

Smart row live system is used to allocate resources among activities, progects and

work units to gain the maximal profits and minimum cost. The process of row live is to

find optimal distribution means of limited resource to meet the requirements of certain

amount tasks, and simultaneity, to meet optimize corresponding target function within

constraints offered. Since Smart row live system itself is of high complexity as

multi-objective, uncertainty, big scale, multi-minimum, strong constraint etc., it is very

challenging to be a kind of complicated optimization problems. Otherwise,

implementing smart row live system can help companies rationally arrange and

organize the production process by the needs of the market, improve optimality of

operation to realize the optimal products manufacturing time or production costs and

customer satisfaction, ultimately bring significant economic benefits to enterprise.

Particle swarm algorithm has a big advantage in solving the multi-target problem,

it has strong ability of global optimization and has the features of concise concepts,

convenient, fast convergence rate, fewer parameters to set. Generally speaking, it is a

search algorithm of high efficiency. This article introduce new learning strategies by

mixing PSO and local search strategy, gradually narrowing complex search space by

multi-objective scattered search, improved the problem of premature convergence, and

obtained higher quality.

In the view of the combined characteristics and technological constraints of smart

row live, the encoding for algorithm shall be designed specially. And the article adopts

an encoding method of random keys. The hybrid particle swarm optimization

algorithm is localized in continuous value, therefore, the appropriate mapping of

structure from continuous position of particles to the sorting and scheduling of discrete

liveware is the key of applying this algorithm into solving the problem of the

intelligent row live. Use ROV rules based on random-key encoding to achieve the

conversion from continuous position to discrete values, and then apply disjunctive map

encoding into using ordered table as a priority decision to decide the operation orders

when there are conflicts existing in the same machine. Since multi-objective

optimization of digital printing has diversity of solutions,while different objectives

have conflicts and restrictions at the same time, this paper,taken users' preferred

information into consideration,designs a multi-objective fitness function to solve

optimization scheduling solution of digital printing smart row live system. The

simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.

Key Words ：Multi-objective Smart row live system Random key

encoding Particle Swarm Optimization Algorithm Digital Printing

摘要

ABSTRACT

第一章绪论.............................................................................................................1

§1.1 课题研究来源及意义..............................................................................1

§1.2 论文的主要工作......................................................................................2

§1.3 本文的主要内容和结构组织..................................................................3

第二章多目标优化算法.........................................................................................4

§2.1 多目标概念..............................................................................................4

§2.1.1 古典的多目标优化方法...............................................................7

§2.1.2 多目标最优解优化方法...............................................................7

§2.2 群体智能..................................................................................................8

§2.3 解集结果的分析评价............................................................................11

§2.3.1 适应度赋值以及多样性度量.....................................................11

§2.3.2 偏好信息及其应用.....................................................................13

§2.4 性能评价准则........................................................................................14

第三章粒子群优化算法.......................................................................................16

§3.1 粒子群算法的背景概述........................................................................16

§3.2 PSO 算法 ................................................................................................ 18

§3.3 改进的粒子群算法................................................................................20

§3.3.1 改进的混沌粒子群算法.............................................................24

§3.3.2 基于自然选择的粒子群算法.....................................................26

§3.3.3 基于模拟退火的算法.................................................................28

§3.3.4 基于杂交的粒子群算法.............................................................31

§3.4 本章小结................................................................................................32

第四章基于粒子群的多目标数字印刷智能排活系统.......................................33

§4.1 印刷活件特性描述................................................................................33

§4.2 编码规则................................................................................................33

§4.3 混合 PSO 调度方法分析研究 .............................................................. 34

§4.4 数字印刷任务的多目标分析................................................................39

§4.5 本章小结................................................................................................42

第五章总结与展望...............................................................................................43

§5.1 论文总结................................................................................................43

§5.2 存在的问题............................................................................................43

§5.3 研究展望................................................................................................43

参考文献.................................................................................................................45

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果.....................................51

致谢.......................................................................................................................52

第一章绪论

§1.1 课题研究来源及意义

论文的开题来源于实际的项目—上海市科委的“上海数字印刷在线集成管理

与服务平台的构建”，该项目是为建成一个以数字印刷资源信息数据库为基础，由

中间件和可扩展的组件、插件式功能模块组合的上海数字印刷在线集成管理与服

务软件平台，形成数字印刷企业分散接活，集中统一处理、分散生产的运营模式。

实现数字印刷与数字出版的无缝衔接，构建大数字出版的架构。实现对数字印刷

企业各连锁店之间或企业各部门的数据之间的访问与集成。对数字印刷行业的生

产流程控制优化调度系统的研究有助于促进数字印刷企业从分散式到集中式经营

管理的变革，推动数字印刷尽快在上海市形成强大产业，因此具有重要的理论和

实际价值。

本课题研究的数字印刷生产流程控制子系统能够有效地将数字印刷的生产流

程进行集成，并与数字印刷信息管理子系统、数字印刷资产管理子系统有机结合，

实现了数字印刷业务流、生产流、信息流的集成。本文提出了数字印刷优化调度

方案，用于大型数字印刷企业在线接单的连锁店间优化调度以及各门店内部的生

产优化调度。有效提高数字印刷企业的生产效率和核心竞争力。

数字印刷智能排活优化系统是一类能使各种印刷活动、项目或者印刷工作单

元之间合理分配资源以获取最大化利润或最小化成本的系统。数字印刷排活的过

程就是寻找有限资源的最优分配以满足特定数量印刷任务的需要，同时在满足实

际印刷生产的多种目标约束条件下使得相应目标适应度函数达到最优。数字印刷

智能排活作为一类比较复杂的优化问题，由于其本身的很多复杂性，如多目标、

多极小、不确定、大规模、强约束和 NP 等，使其成为具有很高挑战性的研究课题。

另一方面通过实施数字印刷智能排活系统，有助于数字印刷企业根据市场的实际

需求，合理地安排与规划组织生产过程，提高印刷实际操作的最优性，以获得印

刷产品的生产制造时间和成本费用以及客户满意度等的最优，为印刷企业带来显

著的经济效益。

在我国数字印刷的主要应用领域有：商业印刷、出版印刷、摄影、影像输出、

印前设计、数字打样、广告印刷、机关文印、金融、邮政、电信的账单印刷、报

业印刷、包装印刷等。各领域对数字印刷的应用需求不同，并且数字印刷在各领

域内的发展也不平衡。构建的数字印刷在线集成管理与服务平台要能够满足当前

各个领域对数字印刷的需求，更要能够满足各领域中不断出现的新需求。构建的

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摘要国内数字印刷发展迅速、市场潜力巨大。未来，传统与数字混合印刷所占的份额将上升，数字印刷将逐渐扩展其份额而侵蚀传统印刷所占的份额。将IT技术和数码技术相结合，构建商务印刷平台，促进数字印刷企业从分散式到集中式经营管理的变革，可消除在个人个性化和商务类业务交接的瓶颈。数字印刷生产流程控制子系统能够有效地将数字印刷的生产流程进行集成，并与数字印刷信息管理子系统、数字印刷资产管理子系统有机结合，实现了数字印刷业务流、生产流、信息流的集成。其中数字印刷优化调度方案模块在整个数字印刷系统中占有重要的地位。本文研究了数字印刷优化调度方案，用于大型数字印刷企业在线接单的连锁店间优化调度以及各门店内部的生产...

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