本文關(guān)鍵詞：雙資源多目標調(diào)度模型及其算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度是企業(yè)生產(chǎn)管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。經(jīng)典生產(chǎn)調(diào)度模型中,部分研究模型雖同時考慮了機器設(shè)備和操作工人,但通常將二者視為無關(guān)聯(lián)的相互獨立的資源；在當(dāng)前單件小批量生產(chǎn)方式下大量存在不同工人操作同一設(shè)備的效率不同以及同一工人操作不同設(shè)備的操作效率不同的現(xiàn)象,即存在差異性工人操作效率；此外,傳統(tǒng)計劃的制定往往以靜態(tài)的生產(chǎn)狀態(tài)為基礎(chǔ),而不考慮實際調(diào)度過程中出現(xiàn)的變化,這將導(dǎo)致計劃與調(diào)度的嚴重脫節(jié),也未曾考慮自身加工能力不足時的協(xié)作問題；最后,目前過于理想化的單目標優(yōu)化算法已無法解決調(diào)度本身具有的多目標性問題。因此,對雙資源多目標調(diào)度問題的研究具有重要意義。本文以生產(chǎn)調(diào)度為研究對象,首先建立了考慮差異性操作效率的雙資源多目標調(diào)度模型；接著建立了雙資源多目標集成協(xié)作計劃與調(diào)度模型；在此過程中選擇并改進了SPEA2算法來對模型進行求解。1.建立了考慮差異性操作效率的雙資源多目標調(diào)度模型。針對復(fù)雜制造業(yè)環(huán)境下實際調(diào)度過程受多種資源約束的問題,考慮存在差異性工人操作效率的影響,建立了一種包含機器設(shè)備和操作工人兩種約束資源的雙資源多目標調(diào)度模型,并以完工時間最短、加工成本最低以及總拖期最短為目標來進行優(yōu)化。該模型引入制造過程中能動性最大的一類資源——人力資源,同時考慮操作工人之間存在的差異性操作效率,使生產(chǎn)作業(yè)排程和工人的派工更為合理,使生產(chǎn)調(diào)度模型更貼近實際。2.建立了雙資源多目標集成協(xié)作計劃與調(diào)度模型。針對現(xiàn)有生產(chǎn)系統(tǒng)中協(xié)作計劃、生產(chǎn)計劃以及調(diào)度方案不能同步制定的問題,考慮在供應(yīng)鏈環(huán)境下有協(xié)作的計劃與調(diào)度,建立了一種以完工時間最短、加工成本最低以及總拖期最短為目標的包含機器設(shè)備和操作工人兩種約束資源的雙資源多目標集成協(xié)作計劃與調(diào)度模型。該模型在生成生產(chǎn)計劃與調(diào)度策略的同時,還生成了協(xié)作計劃,解決了實際生產(chǎn)中計劃與調(diào)度常常嚴重脫節(jié)的問題,使雙資源調(diào)度模型的研究更具現(xiàn)實意義。3.設(shè)計了基于Pareto最優(yōu)的多目標模型求解算法。綜合權(quán)衡了SPEA2的優(yōu)點及其在收斂性、解集分布性、運行效率這三方面的優(yōu)越性之后,以SPEA2為基礎(chǔ)設(shè)計了本文的多目標求解算法。針對雙資源調(diào)度問題,設(shè)計了包含工序、機器和操作工人的三維編碼方案。在此基礎(chǔ)上,針對協(xié)作問題,設(shè)計了包含協(xié)作決策變量染色體的編碼方案。同時根據(jù)各模型的特殊性,設(shè)計了相應(yīng)的選擇、交叉、變異等進化操作,并用該算法分別求解本文的兩個模型。最后,仿真分析證明了本文所提模型的正確性及算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：雙資源調(diào)度 多目標 操作效率 協(xié)作計劃 集成模型
【學(xué)位授予單位】：揚州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TB497;F273
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-28
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 生產(chǎn)調(diào)度問題13-23
• 1.3.1 問題描述13-14
• 1.3.2 生產(chǎn)調(diào)度及機器加工的類型14-16
• 1.3.3 調(diào)度方法及特點16-22
• 1.3.4 生產(chǎn)調(diào)度問題的發(fā)展方向22-23
• 1.4 課題來源及意義23-25
• 1.4.1 課題來源23
• 1.4.2 研究意義23-25
• 1.5 全文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)25-28
• 第二章 多目標進化算法28-37
• 2.1 多目標優(yōu)化問題28-32
• 2.1.1 多目標優(yōu)化問題的發(fā)展31-32
• 2.1.2 多目標優(yōu)化問題的特點32
• 2.2 多目標進化算法32-36
• 2.2.1 多目標進化算法的描述32-33
• 2.2.2 多目標進化算法分類33-35
• 2.2.3 基于Pareto的多目標進化算法基本框架35-36
• 2.3 本文多目標進化算法選擇36
• 2.3.1 計算復(fù)雜性理論基礎(chǔ)36
• 2.3.2 SPEA2算法的有效性分析36
• 2.4 本章小結(jié)36-37
• 第三章 考慮差異性操作效率的雙資源多目標調(diào)度模型及其求解算法37-50
• 3.1 雙資源生產(chǎn)調(diào)度問題37-39
• 3.1.1 資源的分類37-38
• 3.1.2 雙資源調(diào)度問題的研究對象及分派規(guī)則38-39
• 3.2 建立模型39-41
• 3.2.1 問題描述39-40
• 3.2.2 目標函數(shù)40-41
• 3.3 基于SPEA2的求解算法設(shè)計41-45
• 3.3.1 算法流程41-42
• 3.3.2 編碼方式42-43
• 3.3.3 選擇操作43-44
• 3.3.4 交叉操作44-45
• 3.3.5 變異操作45
• 3.4 仿真與分析45-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第四章 雙資源多目標集成協(xié)作計劃與調(diào)度模型及其求解算法50-61
• 4.1 集成協(xié)作計劃與調(diào)度50-52
• 4.1.1 協(xié)作計劃與調(diào)度問題50-52
• 4.1.2 協(xié)作計劃與調(diào)度的一般流程52
• 4.2 建立模型52-54
• 4.2.1 問題描述52-53
• 4.2.2 目標函數(shù)53-54
• 4.3 算法設(shè)計54-57
• 4.3.1 歸檔集54-55
• 4.3.2 編碼方式55-56
• 4.3.3 選擇操作56
• 4.3.4 交叉操作56
• 4.3.5 變異操作56-57
• 4.4 仿真與分析57-59
• 4.5 決策程序59-60
• 4.6 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 總結(jié)61
• 5.2 展望61-63
• 參考文獻63-69
• 致謝69-70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文目錄70-71
• 攻讀學(xué)位期間參與科研項目71-72

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本文編號：337708