本文選題：生產(chǎn)　切入點(diǎn)：運(yùn)輸　出處：《華中科技大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的不斷發(fā)展,供應(yīng)鏈之間的競爭越來越激烈,供應(yīng)鏈上合作企業(yè)之間的協(xié)同關(guān)系已漸漸成為供應(yīng)鏈管理成敗的關(guān)鍵因素。生產(chǎn)與運(yùn)輸作為制造業(yè)供應(yīng)鏈中兩個重要環(huán)節(jié),受到了國內(nèi)外眾多企業(yè)及學(xué)術(shù)界的關(guān)注。生產(chǎn)與運(yùn)輸環(huán)節(jié)的協(xié)同調(diào)度可以有效提高企業(yè)的客戶響應(yīng)能力,從而增強(qiáng)供應(yīng)鏈的整體競爭力。本論文對傳統(tǒng)的車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem, VRP)問題進(jìn)行拓展,從運(yùn)作層面出發(fā),研究了在面向訂單制造的企業(yè)中單機(jī)器生產(chǎn)與車輛路徑協(xié)同調(diào)度問題,主要研究成果總結(jié)如下：(1)建立了給定訂單生產(chǎn)完成時間的車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型,目標(biāo)為最小化所有路徑完成時間之和,其包括車輛在倉庫的等待時間與車輛的運(yùn)輸時間之和。在企業(yè)實(shí)際中,訂單需先生產(chǎn)再運(yùn)輸,車輛必須在倉庫等待其運(yùn)載的所有訂單生產(chǎn)完畢才能出發(fā),該問題可以被稱為具有訂單可得時間的車輛路徑問題。首先設(shè)計(jì)一種禁忌搜索算法獲取優(yōu)化解,然后基于拉格朗日松弛算法,應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃方法求得該問題的下界,并基于經(jīng)典算例的最優(yōu)解提出了另一種求解下界的算法與拉格朗日松弛算法相比較。在實(shí)驗(yàn)部分,通過算例驗(yàn)證了該禁忌搜索算法能夠獲得較優(yōu)的解,且拉格朗日松弛算法能夠提供較好的下界。將該禁忌搜索算法與企業(yè)實(shí)際操作方法進(jìn)行比較,結(jié)果證明禁忌搜索算法優(yōu)于企業(yè)現(xiàn)行操作方法。(2)建立了未給定訂單生產(chǎn)完成時間的生產(chǎn)與運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,目標(biāo)為最小化完工時間。在該問題中,生產(chǎn)階段需要對訂單排序,運(yùn)輸階段需要對路徑排序,希冀通過生產(chǎn)與運(yùn)輸環(huán)節(jié)的有效協(xié)同提高企業(yè)的運(yùn)行效率及客戶服務(wù)水平。針對該問題,首先提出一個最優(yōu)解性質(zhì),并在該性質(zhì)的基礎(chǔ)上提出兩種訂單分批算法。再從整體與分解的角度,提出一種混合遺傳算法與一種二階段算法分別對該問題進(jìn)行求解。最后通過算例證明混合遺傳算法優(yōu)于二階段算法及相關(guān)文獻(xiàn)中的一種遺傳算法,且能夠在短時間內(nèi)獲得最優(yōu)或近似最優(yōu)的解決方案。(3)建立了未給定訂單生產(chǎn)完成時間的生產(chǎn)與運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,目標(biāo)為最小化所有訂單的交付時間之和。與前面兩個問題相比,該問題通過生產(chǎn)與運(yùn)輸環(huán)節(jié)的有效協(xié)同更進(jìn)一步地關(guān)注了客戶服務(wù)水平的優(yōu)化,目的是最小化所有客戶接收訂單的時間之和,而不僅僅是優(yōu)化通常的路徑時間。針對該問題設(shè)計(jì)一種基于鄰域解的變鄰域算法,首先提出一個最優(yōu)解性質(zhì),并在該性質(zhì)的基礎(chǔ)上構(gòu)造初始解。再從集中與分散的角度提出八種鄰域結(jié)構(gòu),并將禁忌算法作為局部搜索算法用于各鄰域結(jié)構(gòu)的探索中。為衡量變鄰域算法的效果,提出一種分解算法計(jì)算原問題的下界。最后通過構(gòu)造小規(guī)模和大規(guī)模算例,將變鄰域算法與分解算法、CPLEX軟件及已有文獻(xiàn)的兩種啟發(fā)式算法相比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該變鄰域算法能獲得最優(yōu)或近似最優(yōu)的解決方案,且優(yōu)于已有的兩種啟發(fā)式算法。
[Abstract]:With the continuous development of global economic integration, the competition between the supply chain is more and more intense, collaborative relationships between supply chain partners has gradually become a key factor in the success of supply chain management. The production and transportation as the two important part of the manufacturing supply chain, has attracted much attention of many enterprises and academic circles at home and abroad together. The scheduling of production and transportation links can effectively improve customer response capabilities, thereby enhancing the overall competitiveness of the supply chain. The vehicle routing problem of the traditional paper (Vehicle Routing Problem, VRP) in the development, starting from the operational level, in the study of the collaborative scheduling problem for single machine production and vehicle routing orders made in the enterprise, the main research results are summarized as follows: (1) established a mathematical model of a given order to complete the vehicle routing problem with time. The objective is to minimize the The path completion time and comprises a vehicle in and waiting time and vehicle transportation time of warehouse. In practice, orders for the first production and transport, the vehicle must wait for the delivery of all orders in the warehouse to finish the production of the problem, can be called the vehicle routing problem with time order the first design a tabu search algorithm to obtain the optimal solution, and then based on Lagrange relaxation algorithm, using dynamic programming method to obtain the lower bound of the problem, and based on the classic example of the optimal solution phase comparison algorithm and Lagrange relaxation algorithm for solving the lower bound of another. In the experimental part, the example shows that this taboo the search algorithm can get a better solution, and Lagrange relaxation algorithm can provide better bounds. The tabu search algorithm and the actual operation method, the results of The tabu search algorithm is better than the existing methods of operation enterprises. (2) established a mathematical model of complete production and production orders are not given the transportation time scheduling problem, the goal is to minimize the makespan. In this problem, the production stage need to order scheduling, transportation stage needs the path of sorting, through production and transportation to improve the operation efficiency of enterprises and the level of customer service collaboration. To solve this problem, first proposed the properties of an optimal solution, and puts forward two kinds of order batching algorithm based on the nature. And then from the whole decomposition point of view, this paper proposes a hybrid genetic algorithm and a two phase algorithm were used to solve this at last it is proved that a hybrid genetic algorithm is better than the two stage of the algorithm and related literature, and can be solved in a short period of time to obtain optimal or approximate optimal . (3) established a mathematical model of complete production and production orders are not given the transportation time scheduling problem, the objective is to minimize the time and delivery of all orders. Compared with the previous two questions, the problem through effective collaborative production and transport links further attention to the optimization of customer service level, purpose all customers receive the order is to minimize the sum of the time, but is not only the optimal path of the usual time. Aiming at the problems in the design of a variable neighborhood algorithm based on neighborhood solution, first proposed the properties of an optimal solution, and structure based on the nature of the initial solution. Then from the angle of centralization and decentralization of the proposed eight kinds of neighborhood the structure, and the tabu search algorithm for local search algorithm to explore the neighborhood structure. In order to measure the variable neighborhood algorithm, this paper proposes a method to calculate the original problem decomposition algorithm. Through the lower bound Structure of small scale and large scale examples, the algorithm with variable neighborhood decomposition algorithm, comparing two heuristic algorithms of CPLEX software and the existing literature, experimental results show that the solution variable neighborhood algorithm can find the optimal or near optimal, and outperforms the existing two heuristic algorithms.

【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB498;F273

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本文編號：1586031