隨著現(xiàn)代生產(chǎn)環(huán)境中不確定性因素的加強(qiáng),動(dòng)態(tài)調(diào)度計(jì)劃的制定對企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益和市場競爭力有著舉足輕重的影響。同時(shí),由于生產(chǎn)會(huì)引起設(shè)備的劣化,設(shè)備預(yù)防性維護(hù)決策也在企業(yè)競爭中扮演著越來越重要的角色。維修、維護(hù)將產(chǎn)生設(shè)備的不可用期,從而影響生產(chǎn)實(shí)施,因此生產(chǎn)調(diào)度與設(shè)備預(yù)防性維護(hù)的聯(lián)合研究是非常有必要的。如何在不確定環(huán)境下考慮生產(chǎn)與設(shè)備維護(hù)的聯(lián)合調(diào)度,構(gòu)建合理、高效的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型,對現(xiàn)代制造企業(yè)有著十分重要的意義。本文在動(dòng)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境的情境設(shè)定下,針對臨時(shí)插單和帶有不確定競爭工件這兩種典型的擾動(dòng)事件,研究生產(chǎn)與預(yù)防性維護(hù)的聯(lián)合動(dòng)態(tài)調(diào)度問題,綜合考慮生產(chǎn)、維護(hù)及調(diào)度穩(wěn)定性等各方面的目標(biāo)訴求。對于事先不可預(yù)測的插單擾動(dòng),采用全局重調(diào)度策略,并設(shè)計(jì)高效率的算法以實(shí)現(xiàn)調(diào)度的快速響應(yīng)。對于事先可以預(yù)測的不確定競爭工件,將對不確定因素的經(jīng)驗(yàn)判斷代入到調(diào)度模型中,設(shè)計(jì)兩階段的預(yù)-反應(yīng)混合魯棒調(diào)度策略。同時(shí)根據(jù)交貨期的不同設(shè)定方式,建立不同情況下的聯(lián)合動(dòng)態(tài)調(diào)度模型。本文的研究主要包括以下方面:（1）針對訂單不確定環(huán)境下生產(chǎn)與設(shè)備維護(hù)聯(lián)合調(diào)度及交貨期設(shè)定相關(guān)的研究領(lǐng)域,將目前已有的國內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行歸類總結(jié),并... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同重調(diào)度方案的成本對比

哦?灤?探換跗詰納??胛?ち?現(xiàn)氐鞫燃敖換跗誥霾?38的變化以及每一代種群平均值的變化趨勢如圖3-4所示�？梢钥吹�，改進(jìn)算法從第200代開始就獲得了比較穩(wěn)定的最優(yōu)解，比自適應(yīng)遺傳算法的收斂速度更快，且求解結(jié)果更優(yōu)。圖 3-4 兩種算法的收斂效果對比Fig.3-4 Comparison between two algorithms考慮到遺傳算法的隨機(jī)性，分別選取幾種不同問題規(guī)模的算例，使用本文提出的改進(jìn)算法（IPC-LCSC GA）分別與自適應(yīng)遺傳算法（Adaptive GA）及枚舉算法（EA）同時(shí)進(jìn)行求解。其中工件（初始工件和插單工件）數(shù)量集為 n 5 2,10 3,50 10 ，對應(yīng)的機(jī)器數(shù)量集為 m 3 ,5,10 ，工件加工時(shí)間 p為 1 ,100 的離散隨機(jī)變量。表3-7 顯示了在同樣的進(jìn)化代數(shù)下三種算法的收斂結(jié)果對比。

圖 4-3 完全反應(yīng)式調(diào)度與預(yù)-反應(yīng)混合調(diào)度策略對比Fig.4-3 Comparison between complete rescheduling and predictive-reactive scheduling數(shù)值驗(yàn)證結(jié)果表明，當(dāng)競爭工件到達(dá)概率較低時(shí)（0.3），與完全反應(yīng)式比，預(yù)-反應(yīng)混合調(diào)度計(jì)劃節(jié)約的工件/維護(hù)調(diào)度偏離成本難以與取消留空


本文編號(hào)：3097117