在此企業(yè)改革大方向下,生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)作為企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)重要的環(huán)節(jié)之一。一方面應當繼續(xù)發(fā)揮生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)在降低企業(yè)生產(chǎn)成本、縮短生產(chǎn)周期、提升生產(chǎn)效率,以及優(yōu)化資源配置等方面的功能。另一方面,應當將生產(chǎn)系統(tǒng)的柔性和穩(wěn)定性考慮進調(diào)度模型,提升生產(chǎn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和抵御風險的能力。在不確定條件下穩(wěn)定及時供貨,加強企業(yè)下游客戶的滿意度提升企業(yè)競爭力尋求與供應鏈中企業(yè)的戰(zhàn)略性合作機會。本文針對傳統(tǒng)車間調(diào)度模型假定加工環(huán)境確定且優(yōu)化目標單一的限制,本文研究加工時間不確定的置換流水車間調(diào)度問題,在最小最大遺憾值準則下構(gòu)建同時考慮拖期和總完工時間魯棒調(diào)度模型。通過有向圖工具對最大遺憾值情景（即最差情景）進行分析,并運用遺傳算法進行模型求解。實驗仿真結(jié)果證明了本文所提出模型的有效性,也彌補了經(jīng)典調(diào)度模型中僅考慮總完工時間魯棒性的不足。主要完成了如下幾方面的內(nèi)容:1)將工件在設備上的加工時間通過區(qū)間表示,此種不確定因素的表示方法較隨機或模糊變量表示方法既簡便并且具有較高的準確性。同時,結(jié)合有向圖工具將無限數(shù)量的加工時間情景縮小至有限數(shù)量的、可計算的加工時間情景。并且基于最小最大遺憾值準則,構(gòu)建了以最大完工時間遺憾值... 

【文章來源】：重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線

重慶大學碩士學位論文3最小最大遺憾值調(diào)度模型構(gòu)建及求解22圖3.1有向圖工具Fig.3.1Toolofdirectedgragh定義(,)表示構(gòu)成0,0v到m,nv最長加權(quán)路徑經(jīng)過的所有頂點的集合，可得：(,)=∑(,)∈(,)(3.8)因此，調(diào)度方案在加工時間情景p下的遺憾值可以轉(zhuǎn)化為:(,)′()=∑(,)∈(,)∑′(,)∈(′,)(3.9)其中，(,)表示加工時間情景s和調(diào)度方案π中從0,0v到m,nv的最長加權(quán)路徑,(′,)表示加工時間情景s和調(diào)度方案中從0,0v到m,nv的最長加權(quán)路徑。由上可見，使得公式（3.1）最大worst-casescenario須是極點情景，worst-casescenario滿足以下形式：(,)∈(,)\(′,):=(3.10)(,)∈(′,)\(,):=(3.11)因此，worst-casescenario可以轉(zhuǎn)化表示為：(,)∈(,):=(3.12)(,)(,):=(3.13)其中,(,)表示從0,0v到m,nv的一條可能路徑上的所有頂點的集合。由于沒有現(xiàn)成的多項式算法可以識別哪一條路徑能使遺憾值最大，故而每一條路徑都需

重慶大學碩士學位論文3最小最大遺憾值調(diào)度模型構(gòu)建及求解243.3模型求解由于該PFSP的NP-hard性質(zhì)，本文采用元啟發(fā)式算法中遺傳算法進行求解。其中，輸入為加工時間上、下限矩陣，機器數(shù)量和工件數(shù)量，輸出為調(diào)度方案。主要流程步驟如圖3.2所示：圖3.2模型求解流程圖Fig.3.2FlowchartoftheAlgorithmforproposedmodel①有向圖工具將無限數(shù)量情景縮減成有限數(shù)量由于本文是對L公司的新產(chǎn)品生產(chǎn)優(yōu)化研究，新產(chǎn)品的生產(chǎn)相對于較成熟的產(chǎn)品而言較難確定不確定加工時間的概率分布函數(shù)或隸屬度函數(shù)，故而通過區(qū)間表示，但是區(qū)間表示不確定加工時間會使得加工時間的情景數(shù)量無限，因此本算法首先通過有向圖工具對加工時間情景進行縮減。②編碼與初始解本文采用實數(shù)編碼，一個染色體即是n個數(shù)的排列。本文初始解構(gòu)成：為了滿足初始解的多樣性隨機生成10個調(diào)度初始解。同時為了加快問題的求解速度，運用了解決流水車間生產(chǎn)調(diào)度問題中加工時間不確定最常用的處理方法MIH方法確定加工時間情景，并用NEH方法求出調(diào)度方案，并對此調(diào)度方案進行交換變異，生成9個調(diào)度方案。基于工序的編碼方式表示的染色體可以表示成：[k1,k2,k3kl]

【參考文獻】：
期刊論文
[1]求解一類柔性裝配流水車間調(diào)度問題的混合分布估計算法[J]. 李子輝,錢斌,方德斌,胡蓉,張桂蓮.  管理工程學報. 2017(04)
[2]基于后悔值準則的個性化產(chǎn)品魯棒調(diào)度[J]. 許曉晴,張宗明,林軍,崔文田.  工業(yè)工程與管理. 2017(05)
[3]面向多目標流水車間調(diào)度的混合遺傳算法[J]. 羅哲.  湖南科技學院學報. 2017(10)
[4]置換流水車間調(diào)度問題的中心引力優(yōu)化算法求解[J]. 劉勇,馬良.  運籌與管理. 2017(09)
[5]基于HDABC算法的置換流水車間調(diào)度策略[J]. 劉剛,黃崇爭.  控制工程. 2017(09)
[6]變鄰域改進遺傳算法求解混合流水車間調(diào)度問題[J]. 崔琪,吳秀麗,余建軍.  計算機集成制造系統(tǒng). 2017(09)
[7]改善式BVEDA求解多目標調(diào)度問題[J]. 裴小兵,陳慧芬,張百棧,陳孟輝.  山東大學學報(工學版). 2017(04)
[8]基于優(yōu)勢種群的離散果蠅優(yōu)化算法求解無等待流水車間調(diào)度問題[J]. 張其亮,俞祚明.  計算機集成制造系統(tǒng). 2017(03)
[9]基于種群的多層次迭代貪婪算法優(yōu)化阻塞流水車間調(diào)度問題[J]. 張其亮,俞祚明.  計算機集成制造系統(tǒng). 2016(10)
[10]利用貓群算法求解流水車間調(diào)度問題[J]. 馬邦雄,葉春明.  現(xiàn)代制造工程. 2014(06)

碩士論文
[1]基于蜂群繁殖算法的流水車間調(diào)度問題研究[D]. 郭鵬.華中科技大學 2012
[2]基于JIT生產(chǎn)模式的汽車標準件企業(yè)的生產(chǎn)計劃與控制研究[D]. 張鶯.西安理工大學 2009
[3]改進遺傳算法在調(diào)度領(lǐng)域中的應用[D]. 王書振.西安電子科技大學 2003



本文編號：3294979