【摘要】： 生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度是企業(yè)生產(chǎn)管理的核心任務(wù)。傳統(tǒng)生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度主要針對(duì)單工廠生產(chǎn)環(huán)境。隨著企業(yè)的發(fā)展與擴(kuò)張,分布式多工廠組織模式越來越多,并對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度提出了新的任務(wù):如何實(shí)現(xiàn)多個(gè)分布式工廠之間生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的協(xié)作;如何實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程與運(yùn)輸過程的協(xié)作;如何處理工廠內(nèi)外可能出現(xiàn)的不確定性和各種異常擾動(dòng),并敏捷、動(dòng)態(tài)地恢復(fù)計(jì)劃與調(diào)度的可行性。針對(duì)這些問題,本文重點(diǎn)研究了以下幾方面內(nèi)容: 1.研究將生產(chǎn)與運(yùn)輸集成的多工廠生產(chǎn)計(jì)劃方法,并用模糊數(shù)表達(dá)不確定需求和能力。研究了抽象描述生產(chǎn)、存儲(chǔ)和運(yùn)輸活動(dòng)的過程模型-擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)任務(wù)網(wǎng)。擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)任務(wù)在狀態(tài)任務(wù)網(wǎng)的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了虛比例轉(zhuǎn)化任務(wù)和組合移動(dòng)任務(wù)以表達(dá)多種物料組合運(yùn)輸模式型運(yùn)輸活動(dòng)。基于擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)任務(wù)網(wǎng),建立了問題的模糊MILP模型和參數(shù)規(guī)劃模型。研究了求解參數(shù)規(guī)劃模型的路徑重連算法。在路徑重連算法中,研究了綜合考慮解質(zhì)量與多樣性的參考解集更新策略以及分散性解變異策略對(duì)提高解質(zhì)量的作用。最后用計(jì)算實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了路徑重連算法的性能。 2.研究了將批次劃分與批次調(diào)度集成優(yōu)化的生產(chǎn)調(diào)度模式。針對(duì)批量過程型多機(jī)器并行加工生產(chǎn)環(huán)境,研究了具有順序無關(guān)型產(chǎn)品切換時(shí)間和順序相關(guān)型產(chǎn)品切換時(shí)間兩種調(diào)度問題。(1)針對(duì)產(chǎn)品切換時(shí)間順序無關(guān)型調(diào)度問題,建立了相應(yīng)的固定費(fèi)用運(yùn)輸問題模型,研究了求解此模型的遺傳局部搜索算法。研究了集中鄰域搜索策略和局部最優(yōu)逃逸策略對(duì)遺傳局部搜索算法全局尋優(yōu)能力的強(qiáng)化效果,然后用實(shí)驗(yàn)比較了遺傳局部搜索算法的最優(yōu)解和基于排列編碼的遺傳算法、基于矩陣編碼的遺傳算法,Tabu啟發(fā)式搜索算法的最優(yōu)解的優(yōu)劣。(2)針對(duì)產(chǎn)品切換時(shí)間順序相關(guān)型調(diào)度問題,建立了連續(xù)時(shí)間整數(shù)規(guī)劃模型,然后用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了此模型與批次劃分與批次調(diào)度分離的遞階模型在縮短產(chǎn)品生產(chǎn)完成時(shí)間和計(jì)算效率上的差異。 3.針對(duì)多目的批量過程生產(chǎn)與運(yùn)輸調(diào)度問題,研究了將運(yùn)輸調(diào)度與生產(chǎn)調(diào)度融合的協(xié)同調(diào)度模式。研究了多目的批量過程生產(chǎn)調(diào)度的分散搜索算法和運(yùn)輸調(diào)度的啟發(fā)式算法。然后比較了協(xié)同調(diào)度模式與先生產(chǎn)調(diào)度再運(yùn)輸調(diào)度的分離調(diào)度模式在削減由于生產(chǎn)與運(yùn)輸銜接不當(dāng)引起的任務(wù)延遲與處理成本的能力,以及求解效率上的差異。 4.針對(duì)插入新訂單型擾動(dòng),研究了基于MAS的多工廠協(xié)作再調(diào)度方法。研究了多工廠再調(diào)度的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)和agent協(xié)作算法。針對(duì)多目的批量過程生產(chǎn)再調(diào)度問題,研究了受影響批次再調(diào)度方法ABR。ABR僅將原調(diào)度中受到延遲影響的批次向后移動(dòng)。用實(shí)驗(yàn)比較了多工廠協(xié)作再調(diào)度方法和多工廠非協(xié)作再調(diào)度方法在保持生產(chǎn)穩(wěn)定性動(dòng)和擾動(dòng)在工廠間傳播等方面的優(yōu)劣,也比較了ABR與右移再調(diào)度法RSR在完成時(shí)間和批次開始時(shí)間延遲度上的差異。 5.基于J2EE,設(shè)計(jì)與開發(fā)了一個(gè)多工廠生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了本文提出的模型和算法。結(jié)合中糧酒業(yè)多工廠生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度實(shí)際問題,給出了應(yīng)用案例與效果,驗(yàn)證了本文提出的理論與方法。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：F273;F224
【圖文】：

裝載、路徑規(guī)劃生產(chǎn)分批與調(diào)度圖 1-1 企業(yè)管理決策框架amework of management decisions of ent以將制造生產(chǎn)過程區(qū)分為離散生產(chǎn)

圖 2-12 PR-D 算法和 PR-G 算法的最優(yōu)解演化過程-12 The evolutionary processes of best solution of algorithm PR-D an

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 陳偉;張森林;;基于流程控制的紡織生產(chǎn)管理系統(tǒng)可重構(gòu)設(shè)計(jì)[J];機(jī)電工程;2012年01期

2 黃英杰;姚錫凡;;基于目標(biāo)級(jí)聯(lián)法和粒子群算法的柔性分布式車間調(diào)度[J];中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年01期

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1 黃英杰;基于目標(biāo)級(jí)聯(lián)法和智能優(yōu)化算法的車間調(diào)度問題研究[D];華南理工大學(xué);2012年

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1 張武華;SB公司多工廠生產(chǎn)協(xié)調(diào)優(yōu)化問題研究[D];華南理工大學(xué);2011年

2 郭輝;面向核電設(shè)備制造企業(yè)的車間管理模型及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

3 楊瑩;分布式企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化研究[D];大連交通大學(xué);2010年

4 董義軍;多工廠協(xié)同生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度方法研究[D];上海交通大學(xué);2010年

5 周蓉;基于改進(jìn)遺傳算法的分布式柔性車間調(diào)度問題研究[D];南昌航空大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2723890