本文關(guān)鍵詞：具有惡化效應和切換時間的生產(chǎn)調(diào)度問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：制造業(yè)一直以來都是國家的命脈,占據(jù)國民經(jīng)濟很大的份額。伴隨著市場環(huán)境不斷的變化,如何制定有效的調(diào)度方案,以降低產(chǎn)品成本,提高產(chǎn)品質(zhì)量和整個生產(chǎn)系統(tǒng)的生產(chǎn)效率,將是企業(yè)在激烈的競爭中獲得優(yōu)勢的法寶。因此,車間調(diào)度問題受到廣大學者的研究。這一問題具有建模復雜性、計算復雜性、多約束、多目標等特點,是典型的NP-難組合優(yōu)化問題的范疇。車間調(diào)度問題根據(jù)其生產(chǎn)系統(tǒng)的復雜度可以分為單機調(diào)度和多機調(diào)度,它們源于不同的生產(chǎn)制造車間,同時可以作為實際生產(chǎn)線的抽象模型,很適合于多品種小批量生產(chǎn)背景的制造企業(yè)。而在實際的生產(chǎn)加工過程中,工件的加工時間常伴隨著工件的開始加工時間的延長而延長,這類現(xiàn)象稱為惡化效應。本文通過假設(shè)惡化效應是時間的線性函數(shù),研究了具有惡化效應和投放時間約束的單機成組調(diào)度問題和具有惡化效應和切換時間的兩臺機流水車間調(diào)度問題。文中首先對研究背景、意義以及目前研究現(xiàn)狀進行了詳細的介紹,同時提出了本文的研究對象,定義了車間調(diào)度問題,并詳細地介紹了調(diào)度問題中常見的約束以及求解此類調(diào)度問題的方法。針對具有惡化效應和投放時間約束的單機成組調(diào)度問題,文中通過分析此調(diào)度問題的特性,給出了兩個定理,同時對定理給予了證明。基于以上兩個定理,文中提出了該問題可由多項式算法求解,并給出了具體多項式算法。最后給出了實例,驗證了所提出的算法的有效性。針對具有惡化效應和切換時間的兩臺機流水車間調(diào)度問題,文中通過分析此調(diào)度問題的特性,建立了混合整數(shù)規(guī)劃數(shù)學模型,針對MIP不能解決大規(guī)模問題的缺點,文中提出了啟發(fā)式變鄰域搜索算法求解。變鄰域搜索算法的核心在于獲取初始解和鄰域結(jié)構(gòu)集,因此,文中設(shè)計了貪婪算法用于獲取初始解,同時設(shè)計了四種鄰域結(jié)構(gòu)操作,用于改變鄰域結(jié)構(gòu)。為了更好的評價變鄰域搜索算法的優(yōu)劣,文中給出了兩個求解下界的計算方法。最后給出隨機數(shù)據(jù)實驗分析了本文提出方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：車間調(diào)度 惡化效應 變鄰域搜索算法 MIP 算法復雜性
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB497
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究意義13-14
• 1.3 車間調(diào)度問題研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3.1 單機調(diào)度問題研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 雙機調(diào)度問題研究現(xiàn)狀15-17
• 1.4 本文研究對象、內(nèi)容以及結(jié)構(gòu)17-19
• 1.4.1 研究對象17
• 1.4.2 研究內(nèi)容17-18
• 1.4.3 本文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 第二章 調(diào)度問題相關(guān)理論與研究方法19-25
• 2.1 生產(chǎn)調(diào)度問題19
• 2.2 生產(chǎn)調(diào)度問題中常用的符號定義19-22
• 2.2.1 加工環(huán)境α中的規(guī)定19-20
• 2.2.2 加工特征和約束20-21
• 2.2.3 調(diào)度問題中�？紤]的目標函數(shù)21-22
• 2.3 生產(chǎn)調(diào)度問題的分類和研究方法22-23
• 2.3.1 調(diào)度問題的分類22
• 2.3.2 調(diào)度問題的研究方法22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第三章 具有惡化效應和投放時間約束的單機組調(diào)度問題分析25-32
• 3.1 問題的描述25
• 3.2 最優(yōu)化調(diào)度滿足的條件25-29
• 3.3 多項式求解算法29
• 3.4 實例分析29-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第四章 具有惡化效應和切換時間約束的兩臺機器流水車間調(diào)度問題分析32-45
• 4.1 問題的描述32-33
• 4.2 混合整數(shù)規(guī)劃模型建立33-35
• 4.3 下界的提出35-38
• 4.4 改進的變鄰域搜索算法的設(shè)計38-44
• 4.4.1 變鄰域搜索策略38-39
• 4.4.2 VNS算法的基本框架39-40
• 4.4.3 初始解的獲取40-41
• 4.4.4 鄰域結(jié)構(gòu)集的設(shè)計41-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第五章 實驗分析45-51
• 5.1 實驗的目的45
• 5.2 實驗環(huán)境及參數(shù)設(shè)定45-46
• 5.3 實驗結(jié)果對比與分析46-50
• 5.3.1 實驗一46-48
• 5.3.2 實驗二48-49
• 5.3.3 實驗三49-50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 全文總結(jié)與展望51-53
• 全文結(jié)論51
• 展望51-53
• 參考文獻53-56
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文56-58
• 致謝58-59
• 附錄59-60

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本文編號：396840