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物料限制下面向订单的动态工业生产调度问题研究

时间:2017-09-28 18:57来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是工业工程论文,本文的研究问题考虑了物料限制的约束条件,将物料供给和生产环节协同调度,又因为订单的准时交付是重要服务标准,所以本文研究问题是以最小化总拖期为目
第 1 章 绪论 
 
1.1 研究的背景及意义 
随着全球经济一体化以及信息技术的飞速发展,世界制造业与信息技术高度融合,全球制造业正逐渐转型升级,步入下一个工业时代。2013 年 4 月,德国联邦教研部与联邦经济技术部在汉诺威工业博览会上提出“工业 4.0”计划,描述以信息物理融合系统(CPS)为基础,以智能制造为核心内容的第四次工业革命概况。美国依托谷歌、IBM 等信息产业优势,联合英特尔、通用电气等龙头企业建立了工业互联网联盟以实现网络互联、信息共享,目前该组织已拥有 200 多个成员。日本的日立公司与日本三菱电机、富士通、日产汽车和松下等企业组成产业价值链主导权联盟,探讨工厂互联适应柔性订单的初步技术标准化问题。 制造业是国民经济的根基,是推动经济发展增强综合国力的主战场。我国目前是制造大国,但不是制造强国,生产方式具有产品转型灵活性差、技术依赖性强、产品质量不稳定以及信息化水平低等缺陷。面对全球制造业正逐步迈进新工业时代的情况,2015 年 5 月中共中央国务院印发了《中国制造 2025》规划,又称为中国版“工业 4.0 计划”,围绕创新驱动、智能转型以及绿色发展等问题开始首个十年规划,探索适合中国国情的发展道路。 工业 4.0 是由大规模批量生产向大规模定制生产转变,是由集中生产向网络化异地协同生产转变,由传统制造企业向跨界融合企业转变的工业时代[1]。核心企业需要制定从供应商、制造商到配送商的调度方案,并且实时地将整个供应链的信息反馈给客户,这就要求企业在供应链的各个环节实现准时化和信息化。在工业 4.0 的新制造时代,客户通过终端下订单,智能制造系统即时处理从客户终端下达的订单,为了满足客户的需求,要求企业快速响应订单,准确把握订单时间,核心企业协同调度从采购原材料、制成中间产品、完成加工产品、由配送网络把产品送到顾客的各个环节,从供应链整体的角度考虑节约资源与能源。在这样的背景下,面向订单的动态调度问题在未来必然会发生,又因为限制面向订单生产的一个重要因素是物料的供给,所以本文研究的问题考虑了物料限制的约束条件,将物料供给和生产环节协同调度,解决物料限制下面向订单的动态生产调度问题。此外,传统的调度理论已经无法高效地解决将要出现的新生产环境,为了应对制造业出现的新生产模式,提高新工业时代的竞争力,为核心制造企业提出物料限制下面向订单的动态生产调度问题的调度模型和适用于该问题的高效算法。
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1.2 国内外研究现状
本文参考与面向订单的生产调度问题、物料限制的库存-生产协同调度问题以及动态生产调度问题相关的代表性国外研究成果。由于这类问题比较复杂,求解方法大多为根据题目性质和特点提出的启发式演算法、万用启发式演算法或通过改进已有算法得到问题的近似最优解。 2002 年,He 等人[2]研究以最小化每件产品的平均库存成本为目标的面向订单的库存-生产系统,在这个系统中库存对原料的需求遵循泊松分布,采用马尔科夫决策方法找寻最优补货策略,并且提出一种启发式库存补货策略。同年,He等人[3]引入生产过程信息水平的概念,将生产过程信息应用在原料补货的关键问题中,运用动态规划方法解决面向订单的库存生产系统,并且实验证明库存和生产共同考虑大大降低了总库存成本。2003 年,Nandi 和 Rogers[4]为面向订单的制造系统提出了一种保证在规定交货期内完成生产的订单接收与拒绝的策略。2004年,Haskose 等人[5]研究了工作负荷控制的生产计划方法在面向订单的制造环节的应用,实验验证两种工作负荷控制机制对制造周期和订单接收的影响,分析了生产布局和产品种类对系统复杂性的影响,在主生产线前或后的缓冲区容量对生产性能的影响和考虑产品优先级的生产状况。2005 年,Sahin 和 Robinson[6]研究供应商和制造商共享信息和协作生产的面向订单的供应链系统,建立模型并且提出五种整合供应商和制造商的策略,分析计算满足订单的程度,实验证明供应商和制造商共享信息统一调配资源与传统的供应链相比降低 47.58%的成本。2005年,Lu 和 Song[7]研究面向订单的多种产品的随机库存系统,建立以成本最小化为目标的数学模型,其中考虑延期未交定货的损失成本,并且与标准的单一产品的数学模型比较,前者模型的结果可由后者模型通过输入适当参数得出上界,采用贪婪算法推算出最优库存水平。
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第 2 章 物料限制下面向订单的动态生产调度问题分析与建模
 
2.1 问题的描述 
在物料限制下面向订单的动态生产调度问题中,核心制造商要求快速反应订单,根据实时订单向仓库发出物料需求信号,随后根据物料的库存情况向上游的供应商发出订货通知,最后根据物料的供给状况制定生产计划。该问题的示意图如图 2.1 所示。本文采用处理动态问题的方法是把整个动态的调度系统看成由许多静态系统组成,当达到再调度的条件,即动态事件(接受新订单)发生时进行重调度,系统根据当前的加工状态重新制定一个新调度方案。生产环境通常按照加工系统的复杂程度分为单机(Single Machine)、平行机(Parallel Machine)、作业车间(Job Shop)、流水车间(Flowshop)、开放作业车间(Open Shop)以及混合流水车间(Hybrid Flowshop)等基本类型。本文研究问题中的生产环境设定为并行机mP ,机器连续加工产品,不可暂停。
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2.2 混合整数线性规划模型的建立 
本章详细描述了物料限制下面向订单的动态生产调度问题,分析问题,提出问题假设,以总拖期最小化为目标,建立数学约束并且解释数学约束的含义,建立混合整数规划模型。此外以一个小规模问题为例详细描述研究问题。同时,为了更有效地解决稍大规模的研究问题,将在第 3 章提出两种改进的万用启发式演算法。 
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第  3  章  万用启发式演算法的设计 ...... 19
3.1  人工免疫系统优化算法 ........ 19 
3.1.1  人工免疫系统算法的设计思想 ..... 19 
3.1.2  人工免疫系统算法的基本原理 ..... 20 
3.1.3  改进的人工免疫系统算法 MAIS 设计 ......... 22 
3.2  变邻域搜索算法 .... 28 
3.3  本章小结 ........ 34 
第  4  章  实验分析 .......... 35 
4.1  实验的目的 .... 35
4.2  实验的环境及实验问题 ........ 35 
4.3  算法参数设置 ........ 36 
4.4  实验的结果及对比分析 ........ 37 
4.5  本章小结 ........ 45 
第  5  章  结论与展望 ...... 47 
5.1  全文结论 ........ 47 
5.2  未来展望 ........ 48 
 
第 4 章 实验分析 
 
4.1 实验的目的 
在解决物料限制下面向订单的动态生产调度问题中,首先提出研究问题的数学模型,又因为问题本身的动态性和随机性,无法在短时间内求解到问题的最优解,尤其是实际的大规模调度问题,不能满足实际的生产需求。因此,本文提出改进人工免疫系统算法和多变邻域搜索算法。根据生产调度算法的研究理论,通常需要对非确定性的算法进行实验验证,证明算法解决此研究问题能够达到较好的效果。物料限制下面向订单的动态生产调度问题不是常见的基本调度问题,目前没有标准问题库作为实验数据,那么为了验证改进人工免疫系统算法(Modified Artificial Immune System Algorithm, MAIS)和多变邻域搜索算法(Multiple Variable Neighborhood Search, MVNS)的有效性,将不同问题参数组合随机产生 24 种类型问题,每种类型的问题 10 个,共 240 个实验问题。将这两种改进算法与原始的人工免疫系统算法(Artificial Immune System Algorithm, AIS)和基础变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search, VNS)用 C++语言编程共同求解产生的实验问题以验证算法的有效性。 本文将采用相对百分比偏差(Relative Percentage Deviation, RPD)来衡量不同算法的性能差别,也采用假设检验来验证不同算法的计算结果之间是否存在显著性差异。运算时间同样是评价算法性能的重要指标之一,为了达到比较算法的公平性,本文所有算法采用连续迭代相同代数可行解没有改善作为停止条件,在同一块 CPU 全速求解实验问题的运算时间作为该算法计算时间的评判依据。分析和比较 24 种类型实验问题的结果的平均标准差,标准差作为评价算法鲁棒性的指标。 
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结论 
 
目前智能制造作为全球制造业的发展方向,智能制造系统要求企业快速响应客户订单,准确把握订单时间,核心企业从整个供应链的角度制定调度方案,节约资源与能源。面向订单的动态生产调度问题将会更为重要,本文同时考虑了物料供给限制的约束,将物料供给和生产环节协同调度,解决物料限制下的面向订单的动态生产调度问题。 本文主要研究以总拖期最小化为目标的物料限制下面向订单的动态生产调度问题,核心制造商迅速反应客户订单,根据订单的各类产品的数量判断物料需求量并向库房发出物料需求信号,随后根据物料的存储现状向上游的供应商发出订货通知,最后根据物料的供给状况制定生产计划。首先,分析并界定问题,根据数学模型和整数规划模型方法,建立混合整数规划模型;然后,提出两种改进的万用启发式算法,分别为人工免疫系统算法和多变邻域搜索算法,解决物料限制下面向订单的动态生产调度问题;最后,通过计算机仿真实验分析评价各算法解决本文研究问题的效果。
(1)  数学模型的建立:分析研究问题,提出问题的合理假设,以总拖期最小化为目标函数,依据问题本身的限制提出约束条件,并解释数学约束的含义,提出公式(2.1-12),建立混合整数规划模型。并且将一个包括 2 次订单 2 种产品 3 种物料和 2 台等效并行机的小规模问题作为一个例子详细描述了研究问题。 
(2)  算法的设计与改进:本文第 3 章详细介绍了改进人工免疫系统算法和多变邻域搜索算法,提出两种改进算法来高效地解决较大规模的问题。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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