本文選題：不確定可重入 + 定點裝配�。� 參考：《計算機集成制造系統(tǒng)》2017年03期

【摘要】：為滿足工廠—車間一體化管理需求,研究了不確定可重入定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調度集成優(yōu)化問題。在分析車間裝配特點的基礎上,利用期望值描述不確定可重入情況,建立了雙層生產(chǎn)計劃與調度集成優(yōu)化隨機期望值模型,上層為能力約束的生產(chǎn)計劃模型,下層為不確定可重入定點裝配車間調度模型。提出了一種具有雙層結構的交替迭代式改進遺傳算法,上層用精英遺傳算法求解生產(chǎn)計劃,代入下層后采用基于隨機模擬技術的遺傳模擬退火算法求解生產(chǎn)調度,然后將調度結果返回上層重新求解新計劃,如此不斷交替迭代以實現(xiàn)計劃與調度的同時優(yōu)化。通過算例仿真驗證了模型及算法的有效性。為制定不確定可重入定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調度提供了一種合理可行的方法。
[Abstract]:In order to meet the demand of integrated factory and workshop management, the production planning and scheduling integration optimization problem of uncertain reentrant fixed point assembly shop was studied. On the basis of analyzing the characteristics of workshop assembly, using the expected value to describe the uncertain reentrant situation, a stochastic expected value model for the integration of bilevel production planning and scheduling is established, and the production planning model with capacity constraints on the upper level is established. The lower level is an uncertain reentrant fixed-point assembly shop scheduling model. In this paper, an alternating iterative genetic algorithm with double layer structure is proposed. The upper layer uses elite genetic algorithm to solve the production plan, and the lower layer is replaced by the genetic simulated annealing algorithm based on stochastic simulation technology to solve the production scheduling. Then, the scheduling results are returned to the upper layer to solve the new plan again and again, so that the scheduling and scheduling can be optimized at the same time. The effectiveness of the model and algorithm is verified by an example. It provides a reasonable and feasible method for production planning and scheduling of uncertain reentrant fixed point assembly shop.
【作者單位】： 東南大學自動化學院;東南大學復雜工程系統(tǒng)測量與控制教育部重點實驗室;南京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金重點資助項目(61673112,60934008) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費資助項目(2242014K10031) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目 江蘇省教育廳高校哲學社會科學研究資助項目(2016SJB630025)~~
【分類號】：TB497

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本文編號：1965432