本文關(guān)鍵詞：不確定環(huán)境下生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成建模與優(yōu)化技術(shù)研究

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【摘要】：生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成問(wèn)題是NP (Non-deterministic Polynomial)難問(wèn)題。生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度的主要目標(biāo)是充分利用物料、人工、生產(chǎn)設(shè)備等資源,提高生產(chǎn)率并使企業(yè)獲得較高的經(jīng)濟(jì)效益。本文研究了一類不確定環(huán)境下多產(chǎn)品、多生產(chǎn)基地、多市場(chǎng)的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成建模與優(yōu)化問(wèn)題。在多種產(chǎn)品的市場(chǎng)銷售價(jià)格和需求數(shù)量不確定的環(huán)境下,以計(jì)劃周期內(nèi)總利潤(rùn)最大化為目標(biāo),生產(chǎn)計(jì)劃獲得計(jì)劃時(shí)間內(nèi)任意調(diào)度周期內(nèi)任意生產(chǎn)基地任意產(chǎn)品的產(chǎn)量、庫(kù)存量、及運(yùn)輸?shù)讲煌袌?chǎng)的產(chǎn)品數(shù)量；生產(chǎn)調(diào)度獲得任意調(diào)度周期內(nèi)任意生產(chǎn)基地產(chǎn)品生產(chǎn)順序以及任意產(chǎn)品生產(chǎn)的開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。本文的主要研究工作如下： (1)系統(tǒng)學(xué)習(xí)了已有的確定及不確定環(huán)境下的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成建模與優(yōu)化技術(shù)。對(duì)一類確定環(huán)境下多產(chǎn)品、多生產(chǎn)基地、多市場(chǎng)的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成模型進(jìn)行了深入的研究。 (2)由于生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成問(wèn)題是NP難問(wèn)題,傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法往往不能快速、精確的求解生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成數(shù)學(xué)模型。為求解此問(wèn)題,本文改進(jìn)了原始的布谷鳥(niǎo)算法,改進(jìn)的策略是在算法搜索過(guò)程中考慮種群個(gè)體間的相互距離,如果個(gè)體距離其他個(gè)體的距離較近,那么就隨機(jī)調(diào)整該個(gè)體的位置。分別使用遺傳算法和改進(jìn)的布谷鳥(niǎo)搜索算法(MCS, Modified Cuckoo Search Algorithm)求解了確定環(huán)境下的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成數(shù)學(xué)模型,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。 (3)建立了產(chǎn)品銷售價(jià)格不確定環(huán)境下的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成隨機(jī)規(guī)劃模型,并且使用遺傳算法進(jìn)行了求解。針對(duì)產(chǎn)品在市場(chǎng)銷售數(shù)量的不確定,建立了產(chǎn)品需求不確定下的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成隨機(jī)規(guī)劃模型,并用遺傳算法進(jìn)行了求解。仿真結(jié)果驗(yàn)證了模型及算法的有效性。 (4)在生產(chǎn)過(guò)程中遇到外界環(huán)境變化時(shí),企業(yè)管理人員往往希望制定的生產(chǎn)方案具有較強(qiáng)的魯棒性。本文使用了6種有界數(shù)學(xué)集合表示不確定的產(chǎn)品需求和產(chǎn)品銷售價(jià)格,根據(jù)有界數(shù)學(xué)集合的不同描述方式,建立了相應(yīng)的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成偏好魯棒模型,并且用遺傳算法進(jìn)行了求解。仿真結(jié)果驗(yàn)證了模型及算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度 不確定環(huán)境 集成建模 改進(jìn)的布谷鳥(niǎo)算法 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TB497
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-24
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成問(wèn)題11-14
• 1.3 智能算法14-18
• 1.3.1 遺傳算法15-16
• 1.3.2 布谷鳥(niǎo)智能搜索算法16-18
• 1.4 不確定環(huán)境下生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成問(wèn)題研究現(xiàn)狀18-22
• 1.4.1 隨機(jī)規(guī)劃18-19
• 1.4.2 模糊規(guī)劃19-20
• 1.4.3 魯棒優(yōu)化20-22
• 1.5 研究?jī)?nèi)容與文章組織架構(gòu)22-24
• 第2章 確定環(huán)境下生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成建模24-33
• 2.1 引言24
• 2.2 問(wèn)題描述24-25
• 2.3 生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成數(shù)學(xué)模型25-28
• 2.4 生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成模型的求解28-32
• 2.4.1 上層數(shù)學(xué)模型28-31
• 2.4.2 下層數(shù)學(xué)模型31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于GA和MCS算法的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成模型的優(yōu)化33-54
• 3.1 引言33
• 3.2 基于GA的集成模型求解33-41
• 3.2.1 算法步驟33-35
• 3.2.2 案例仿真35-41
• 3.3 布谷鳥(niǎo)搜索算法41-43
• 3.3.1 布谷鳥(niǎo)搜索算法仿生原理41-42
• 3.3.2 萊維飛行42
• 3.3.3 布谷鳥(niǎo)搜索算法步驟42-43
• 3.4 改進(jìn)的布谷鳥(niǎo)搜索算法(MCS)43-46
• 3.5 改進(jìn)的布谷鳥(niǎo)算法與標(biāo)準(zhǔn)布谷鳥(niǎo)算法性能對(duì)比46-47
• 3.6 基于MCS算法的集成模型求解47-53
• 3.6.1 算法步驟48-50
• 3.6.2 案例仿真50-53
• 3.7 本章小結(jié)53-54
• 第4章 不確定環(huán)境下的生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成隨機(jī)規(guī)劃54-63
• 4.1 引言54-55
• 4.2 模型的目標(biāo)函數(shù)中存在隨機(jī)變量55-56
• 4.3 模型的約束中存在隨機(jī)變量56-57
• 4.3.1 兩階段法56-57
• 4.3.2 機(jī)會(huì)約束法57
• 4.4 常用的概率分布函數(shù)57-59
• 4.5 案例仿真59-62
• 4.5.1 基于GA的產(chǎn)品銷售價(jià)格不確定下的隨機(jī)規(guī)劃模型求解59-60
• 4.5.2 基于GA的產(chǎn)品需求不確定下的隨機(jī)規(guī)劃模型求解60-62
• 4.6 本章小結(jié)62-63
• 第5章 不確定環(huán)境下生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度集成問(wèn)題的偏好魯棒優(yōu)化63-74
• 5.1 引言63
• 5.2 不確定參數(shù)集合的數(shù)學(xué)表達(dá)式63-65
• 5.3 產(chǎn)品需求不確定下的魯棒優(yōu)化模型65
• 5.4 產(chǎn)品銷售價(jià)格不確定下的魯棒優(yōu)化模型65-67
• 5.5 案例仿真67-73
• 5.5.1 基于GA的產(chǎn)品需求不確定下的魯棒優(yōu)化模型的求解67-69
• 5.5.2 基于GA的產(chǎn)品銷售價(jià)格不確定下的魯棒優(yōu)化模型的求解69-73
• 5.6 本章小結(jié)73-74
• 第6章 總結(jié)和展望74-76
• 6.1 總結(jié)74
• 6.2 展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-81
• 致謝81-82
• 在讀碩士學(xué)位期間研究成果82-83
• 附錄83-85

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