發(fā)布時(shí)間：2020-04-02 01:11

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和知識(shí)經(jīng)濟(jì)的到來(lái),企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈。為了增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力,企業(yè)必須要改善內(nèi)部生產(chǎn)管理,尤其是生產(chǎn)管理的核心技術(shù)—生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)。生產(chǎn)調(diào)度是企業(yè)充分利用資源、制定合理的生產(chǎn)計(jì)劃、保證按時(shí)交貨、降低制造成本、提高設(shè)備利用率的關(guān)鍵。而在此領(lǐng)域,車間作業(yè)調(diào)度問題又是最普遍、最復(fù)雜和最具難度的,并且由于其具有可推廣性和可移植性,引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。然而以往人們多將目光投在確定性車間作業(yè)調(diào)度問題上,但現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中,受多種隨機(jī)因素的影響,加工時(shí)間和交貨期往往都是模糊的,所以,本文在現(xiàn)有理論的基礎(chǔ)上,較深入地研究了模糊車間作業(yè)調(diào)度問題。 本文首先分析了制造業(yè)環(huán)境的變化,闡明了生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)的重要性,回顧了其研究歷程和研究方法。進(jìn)而給出了車間作業(yè)調(diào)度問題的定義,分析了其特點(diǎn),討論了計(jì)算此問題的復(fù)雜性,對(duì)其建立了數(shù)學(xué)模型,重點(diǎn)探討了幾種目前看來(lái)最有效的鄰域搜索算法。然后,比較分析了多種編碼方式、遺傳操作的優(yōu)劣,設(shè)計(jì)了一種適用于車間作業(yè)調(diào)度問題的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)遺傳算法。此算法融入了保優(yōu)策略和反復(fù)交叉變異策略,并且可以自適應(yīng)調(diào)整交叉概率和變異概率。進(jìn)而,又采用模糊數(shù)來(lái)表示工序加工時(shí)間和交貨期,定義了客戶滿意度來(lái)表示產(chǎn)品完成時(shí)間令客戶滿意的程度,利用模糊數(shù)的運(yùn)算、評(píng)價(jià)準(zhǔn)則和所設(shè)計(jì)的遺傳算法,定義并研究了多目標(biāo)模糊車間作業(yè)調(diào)度問題。 在算法應(yīng)用方面,首先用典型車間作業(yè)調(diào)度問題的幾個(gè)算例驗(yàn)證了算法的有效性和可行性,再將其用于模糊車間作業(yè)調(diào)度問題。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明,此算法能夠較快地得到最優(yōu)解,避免傳統(tǒng)遺傳算法中“早熟收斂”現(xiàn)象的產(chǎn)生;且所得模糊車間作業(yè)調(diào)度的研究結(jié)果對(duì)于車間的實(shí)際生產(chǎn)具有一定的指導(dǎo)意義。最后,對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)并對(duì)模糊車間作業(yè)調(diào)度問題未來(lái)的研究做出了展望。
【圖文】：

式4.5說(shuō)明了顧客對(duì)產(chǎn)品完工時(shí)間的滿意度為產(chǎn)品完工時(shí)間的模糊分布函數(shù)與交貨期的模糊分布函數(shù)的交集所圍成的圖形面積與產(chǎn)品完工時(shí)間的模糊分布函數(shù)形成的圖形面積之比。圖.420表示了完工時(shí)間相對(duì)于交貨期的滿意度模型。

們，釁，們和〔刃，‘o]而三角模糊數(shù)的三點(diǎn)t;，，嘛和誰(shuí)可能位于不同的區(qū)間，這樣模糊完工時(shí)間域模糊交貨期的位置關(guān)系就會(huì)有多種情況，，{i:了上圖所示的位置關(guān)系以外，其他的具體位置關(guān)系如圖.421所示。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：TH164

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 王慶;知識(shí)型企業(yè)知識(shí)員工任務(wù)指派及調(diào)度決策問題研究[D];天津大學(xué);2006年

2 劉詔書;管控信息集成關(guān)鍵技術(shù)及其在內(nèi)飾布企業(yè)中的應(yīng)用研究[D];武漢理工大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 于慶蓮;基于靜態(tài)并行時(shí)間確定可增加瓶頸設(shè)備的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2010年

2 何江英;多目標(biāo)模糊項(xiàng)目調(diào)度優(yōu)化方法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2010年

3 王竹卿;基于遺傳算法的車間調(diào)度問題研究[D];大連理工大學(xué);2006年

4 劉揚(yáng);遺傳算法和GIS技術(shù)在精細(xì)灌溉決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2007年

5 劉勇;車間調(diào)度中瓶頸問題的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2008年

6 郭美娜;離散型企業(yè)動(dòng)態(tài)空間布局調(diào)度研究[D];天津大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2611227