發(fā)布時間：2017-09-19 09:40

  本文關(guān)鍵詞：MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間調(diào)度研究

  更多相關(guān)文章： MSO 訂單變更 柔性作業(yè)車間 多目標(biāo)免疫遺傳算法

【摘要】：隨著市場競爭加劇,客戶需求的多樣化,制造業(yè)企業(yè)為提高競爭力紛紛采取多品種、小批量、面向訂單的生產(chǎn)模式(Multi-variety,Small-batch and Order,MSO),這種生產(chǎn)模式以客戶需求為生產(chǎn)中心,對市場需求變化反應(yīng)靈活、生產(chǎn)周期短,但增加了生產(chǎn)調(diào)度的難度。在權(quán)衡企業(yè)各個部門利益的同時,如何隨著新客戶訂單的隨機(jī)到達(dá)、原有訂單的變更等訂單狀態(tài)改變事件的發(fā)生,對原有的生產(chǎn)調(diào)度做出合理的調(diào)整,成為MSO企業(yè)面臨的主要問題�；诖�,本文對MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進(jìn)行研究,主要研究內(nèi)容如下:首先,對MSO生產(chǎn)方式下的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進(jìn)行總體研究。對MSO生產(chǎn)方式及應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行研究,分析其在生產(chǎn)調(diào)度中存在的問題;對柔性作業(yè)車間調(diào)度的特點(diǎn)、求解目標(biāo)、擾動因素等進(jìn)行研究;對柔性作業(yè)車間調(diào)度常用的智能求解算法,如遺傳算法和免疫算法,進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)分析。基于以上研究,提出MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間調(diào)度的研究框架。其次,在分析順延重調(diào)度、全部重調(diào)度兩種訂單重調(diào)度策略基礎(chǔ)上提出間隙插單重調(diào)度策略,并為新訂單到達(dá)、原有訂單交貨期改變等訂單變更形式設(shè)定相應(yīng)的重調(diào)度策略,同時對重調(diào)度策略中的間隙插單調(diào)度策略、全部重調(diào)度策略建立多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化模型。然后,結(jié)合遺傳算法、免疫算法的優(yōu)點(diǎn),提出一種多目標(biāo)免疫遺傳算法求解多目標(biāo)柔性車間調(diào)度優(yōu)化模型,并設(shè)計(jì)初始種群生成方式及操作算子,以改善算法的收斂性和搜索效率及解的多樣性。最后,結(jié)合C企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行案例分析,驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間調(diào)度研究成果的有效性及實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：MSO 訂單變更 柔性作業(yè)車間 多目標(biāo)免疫遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB497;F273
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 柔性作業(yè)車間調(diào)度研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 面向訂單的車間作業(yè)調(diào)度研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)12
• 1.3 研究目的及意義12-13
• 1.3.1 研究目的12-13
• 1.3.2 研究意義13
• 1.4 主要研究內(nèi)容13-14
• 1.5 本章小結(jié)14-16
• 2 MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間調(diào)度總體研究16-30
• 2.1 MSO生產(chǎn)方式應(yīng)用現(xiàn)狀及問題分析16-18
• 2.2 柔性作業(yè)車間調(diào)度研究18-22
• 2.2.1 柔性作業(yè)車間調(diào)度問題概述18-19
• 2.2.2 柔性作業(yè)車間多目標(biāo)調(diào)度分析19-21
• 2.2.3 柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度分析21-22
• 2.3 柔性作業(yè)車間調(diào)度求解算法研究22-27
• 2.3.1 遺傳算法分析23-25
• 2.3.2 免疫算法分析25-27
• 2.4 研究框架27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 3 MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間重調(diào)度策略及模型研究30-44
• 3.1 MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的重調(diào)度策略研究30-37
• 3.1.1 訂單變更類型分析30-31
• 3.1.2 重調(diào)度策略研究31-36
• 3.1.3 響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間重調(diào)度策略36-37
• 3.2 間隙插單調(diào)度模型研究37-40
• 3.2.1 間隙插單調(diào)度問題分析37-38
• 3.2.2 間隙插單重調(diào)度優(yōu)化模型構(gòu)建38-40
• 3.3 全部重調(diào)度模型研究40-43
• 3.3.1 全部重調(diào)度問題分析40-41
• 3.3.2 全部重調(diào)度優(yōu)化模型構(gòu)建41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 4 MSO生產(chǎn)方式下響應(yīng)訂單變更的柔性作業(yè)車間調(diào)度模型求解算法44-58
• 4.1 多目標(biāo)免疫遺傳算法44-46
• 4.2 算法優(yōu)化設(shè)計(jì)46-54
• 4.2.1 編碼、解碼46-47
• 4.2.2 基于規(guī)則的初始種群生成47-49
• 4.2.3 Pareto非支配等級排序及濃度計(jì)算49-51
• 4.2.4 遺傳操作51-53
• 4.2.5 抽取、接種疫苗53-54
• 4.3 算法有效性分析54-56
• 4.4 本章小結(jié)56-58
• 5 案例分析58-72
• 5.1 C企業(yè)柔性作業(yè)車間調(diào)度現(xiàn)狀及問題分析58-59
• 5.1.1 C企業(yè)柔性作業(yè)車間調(diào)度現(xiàn)狀58
• 5.1.2 C企業(yè)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題分析58-59
• 5.2 方案應(yīng)用59-69
• 5.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)59-66
• 5.2.2 訂單變更分析及調(diào)度策略選擇66
• 5.2.3 模型求解及調(diào)度方案選擇66-69
• 5.3 效果分析69-70
• 5.4 本章小結(jié)70-72
• 6 結(jié)論72-74
• 致謝74-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 附錄82
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參加的主要項(xiàng)目82

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：880908