本文選題：生產(chǎn)調(diào)度　切入點(diǎn)：云制造　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：本文基于云制造的背景,研究了考慮機(jī)器使用成本的同類機(jī)調(diào)度問題。制造業(yè)作為我國的支柱產(chǎn)業(yè),自從改革開放以來,持續(xù)快速發(fā)展,與制造強(qiáng)國的差距很大。云制造是新興信息技術(shù)與制造業(yè)相結(jié)合所產(chǎn)生的一種新型制造模式。實(shí)體制造資源通過云制造平臺(tái)線上使用權(quán)交易,線下生產(chǎn)制造,能夠?qū)崿F(xiàn)分散異址制造資源的有效整合,從而實(shí)現(xiàn)制造資源與服務(wù)的開放協(xié)作、高度共享,以降低制造資源的浪費(fèi),對(duì)我國制造業(yè)具有至關(guān)重要的意義。云制造的實(shí)質(zhì)是通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)制造資源的共享,因此在云制造環(huán)境下,生產(chǎn)調(diào)度必須考慮到機(jī)器使用成本。本文假定生產(chǎn)周期內(nèi)機(jī)器的使用成本是固定的,研究了一類考慮機(jī)器使用成本的同類機(jī)調(diào)度問題,調(diào)度目標(biāo)是在總成本預(yù)算范圍內(nèi),最小化最大完工時(shí)間,以期達(dá)到生產(chǎn)成本與生產(chǎn)效率的平衡。首先我們假定了所有作業(yè)都是標(biāo)準(zhǔn)作業(yè),即作業(yè)的加工時(shí)間相同,同時(shí)考慮了不可中斷和可中斷兩種情形,我們通過對(duì)問題進(jìn)行分析可知該問題是NP-hard的,針對(duì)不可中斷情形,我們?cè)贓CT規(guī)則基礎(chǔ)上提出了啟發(fā)式算法H1算法,并證明了其最大誤差界為2[1+1/(h-1)];針對(duì)可中斷情形,我們提出了啟發(fā)式算法H2算法,并證明了其最大誤差界為1+1/(h-1),其中,h是在選機(jī)器中第一次跳過的機(jī)器。最后通過大量的編程數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明了這兩個(gè)算法的有效性。接著,本文研究了作業(yè)為普通作業(yè)(即作業(yè)的加工時(shí)間不同)時(shí)的考慮機(jī)器使用成本的同類機(jī)調(diào)度問題。我們的目標(biāo)函數(shù)同樣是在總成本預(yù)算范圍內(nèi),最小化makespan。通過對(duì)問題進(jìn)行分析可知該問題是NP-hard的。我們同時(shí)考慮了不可中斷情形和可中斷情形,針對(duì)不可中斷情形,基于對(duì)經(jīng)典的LPT算法的改進(jìn),提出了一個(gè)MLPT算法。理論證明了該算法的最大誤差界是2[1+1/(h-1)],其中,h是在選機(jī)器中第一次跳過的機(jī)器。最后也通過大量的編程數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明了該算法的有效性。針對(duì)可中斷情形,我們?cè)贚evel算法的基礎(chǔ)上提出了啟發(fā)式算法H3算法來解決它。
[Abstract]:Based on the background of cloud manufacturing, this paper studies the scheduling problem of similar machines considering the cost of machine use. As a pillar industry of our country, manufacturing industry has been developing continuously and rapidly since the reform and opening up. Cloud manufacturing is a new manufacturing model produced by the combination of emerging information technology and manufacturing. Physical manufacturing resources are traded online through cloud manufacturing platforms for offline manufacturing. It can realize the effective integration of decentralized manufacturing resources, realize the open cooperation between manufacturing resources and services, and share highly, so as to reduce the waste of manufacturing resources. The essence of cloud manufacturing is to share manufacturing resources through the Internet, so in the cloud manufacturing environment, In this paper, the machine cost is assumed to be fixed in the production cycle. This paper studies a class of machine scheduling problems considering the machine usage cost. The scheduling goal is within the total cost budget. Minimize the maximum completion time in order to achieve a balance between production costs and production efficiency. First, we assume that all jobs are standard, that is, the same processing time, taking into account both non-interruptible and interruptible situations. By analyzing the problem, we know that the problem is NP-hard. For the non-interruptible case, we propose a heuristic algorithm H1 based on the ECT rule, and prove that its maximum error bound is 2 [1.1 / h-1]. We propose a heuristic H _ 2 algorithm, and prove that the maximum error bound of H _ 2 algorithm is 1 / 1 / h ~ (-1), where h is the machine that is skipped in the selection machine for the first time. Finally, the validity of these two algorithms is proved by a large number of programming data experiments. In this paper, we study the scheduling problem of the same kind of machine considering the cost of machine use when the job is a common job (that is, the processing time of a job is different). Our objective function is also within the total cost budget. Minimization makespan.Through analyzing the problem, we know that the problem is NP-hard. We also consider the non-interruptible case and the interruptible case. For the non-interruptible case, we based on the improvement of the classical LPT algorithm. A MLPT algorithm is proposed. It is theoretically proved that the maximum error bound of the algorithm is 2 [1 / 1 / h], in which h is the machine that is skipped for the first time in the selection machine. Finally, the validity of the algorithm is proved by a large number of programming data experiments. On the basis of Level algorithm, we propose a heuristic algorithm H 3 algorithm to solve it.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O223

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本文編號(hào)：1581483