隨著生產車間復雜度的提高和客戶需求的多元化,生產計劃與調度已成為當今制造企業(yè)運營管理時面臨的兩大決定性挑戰(zhàn)。目前,解決問題的傳統(tǒng)方式是計劃、調度“分而治之”,而該方式最明顯的弊端是計劃規(guī)劃與調度決策互不匹配與協(xié)調。為此,本文研究了在柔性作業(yè)車間（FJS）生產環(huán)境下,一類多品種小批量的生產計劃與調度集成優(yōu)化問題,并進一步考慮批量規(guī)劃、時序安排、機器合理利用性和機器生產能力約束等現(xiàn)實影響因子,以精益生產為模式,制定出更準確、合理的生產計劃與調度優(yōu)化方案,實現(xiàn)了最小化生產總成本,提升生產資源利用率的目標。分析國內外研究成果,針對現(xiàn)有生產計劃問題與調度問題的研究現(xiàn)狀,提出兩問題研究的集成思路,將整體協(xié)調的集成建模法作為集成求解方法,給出微觀計劃概念,提出一種利用微觀計劃實現(xiàn)對生產計劃問題與調度問題進行整體協(xié)調的集成策略。本文基于微觀計劃,在滿足批量恰當規(guī)劃、工序合理安排、機器靈活分配等約束的基礎上,建立一種生產計劃與調度集成協(xié)調模型。該模型針對計劃層約束、調度層約束和集成優(yōu)化性能指標,應用微觀計劃實現(xiàn)了宏觀計劃與調度決策的協(xié)調結構,并引入了微觀計劃決策變量,解決了計劃層與調度層集成時難于相互協(xié)... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學遼寧省

【文章頁數】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

HGA_PSO算法最優(yōu)解的甘特圖

圖 5.8 HGA算法的最優(yōu)解的甘特圖Fig.5.8 TheganttchartofHGAalgorithmoptimalsolution表5.7HGA_PSO算法的生產計劃與調度安排方案Tab.5.7ProductionplanandschedulingschemebyHGA_PSOalgorithm算法生產周計劃批量 調度安排(工件，工序)計劃生產量（件）機器投產順序機器開工時間機器準備時間加工開始時間加工持續(xù)時間加工結束時間HGA_PSO1 (1,1) 15 1 (4,1) 0 220 220 540 7601 (1,2) 15 1 (2,2) 1138 480 1618 320 19381 (1,3) 15 1 (2,3) 1938 220 2158 480 26381 (2,1) 20 2 (1,1) 0 20 20 330 3501 (2,2) 20 2 (2,1) 350 20 370 768 11381 (2,3) 20 2 (1,2) 1138 400 1538 1020 25581 (4,1) 5 2 (4,2) 2558 200 2758 320 30781 (4,2) 5 2 (1,3) 3078 20 3098 720 38182 (3,1) 18 1 (3,2) 5992 260 6252 540 67922 (3,2) 18 2 (3,1) 5000 200 5200 792 5992

【參考文獻】：
期刊論文
[1]帶返工的定點裝配車間生產計劃與調度集成優(yōu)化[J]. 蔣南云,嚴洪森.  控制與決策. 2017(11)
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博士論文
[1]離散制造業(yè)中生產批量計劃問題的求解算法研究[D]. 韓毅.東北大學 2009



本文編號：3353094