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文檔簡介
1、印染企業(yè)中,染色加工是浸染生產(chǎn)的核心,也是產(chǎn)生污染的主要工序。染缸染色加工的工序周期長、能源消耗大、資源約束多、隨機性高,使得染缸排產(chǎn)成為一項非常繁瑣且技術(shù)性較高的工作。當(dāng)前,我國染紗車間大部分仍靠技術(shù)工人憑經(jīng)驗來制定染缸排產(chǎn)計劃。但是,單靠人工排產(chǎn)不僅費時、費力而且還很難把影響染缸排產(chǎn)的諸多因素都考慮到,往往造成設(shè)備利用不平衡,水、蒸汽、電能等能源浪費嚴(yán)重的情況。因此,合理安排染缸生產(chǎn)任務(wù),可以提高車間產(chǎn)能,保證按期完成訂單;另一方面
2、,能夠降低能耗、減少廢水廢氣的排放,無論對企業(yè)的經(jīng)濟效益還是社會效益都有著重要的現(xiàn)實意義。 本文將浸染生產(chǎn)的染缸排產(chǎn)優(yōu)化問題歸結(jié)為批處理過程調(diào)度問題。在結(jié)合實際印染企業(yè)生產(chǎn)背景的同時,詳細(xì)分析染缸排產(chǎn)計劃制定過程中需要考慮的各種生產(chǎn)約束條件,提出了兩種排產(chǎn)優(yōu)化方法,分別建立數(shù)學(xué)模型并求解。 (1)從批處理調(diào)度問題的一般解決方法入手,利用時隙的概念和連續(xù)時間表達,將染缸、訂單分配給時隙分別表達為兩類0-1變量,建立了染缸排
3、產(chǎn)的單階段多產(chǎn)品批處理過程的短期調(diào)度MILP模型。建立的模型給出了不同的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),企業(yè)在生產(chǎn)過程中可以根據(jù)銷售周期以及生產(chǎn)任務(wù)的緊迫程度選擇性地使用,以達到不同的優(yōu)化目的,滿足實際需求。模型進一步引入一些啟發(fā)式規(guī)則,以減小模型的整數(shù)變量、連續(xù)變量和約束的數(shù)量,加快求解速度,達到最優(yōu)解。最后利用分枝定界法對模型進行求解。 (2)基于染缸排產(chǎn)的實際經(jīng)驗規(guī)則,考慮交貨期、切換成本等約束外,增加染缸的非等同性和上一計劃期訂單余留量等
4、約束的考慮,建立數(shù)學(xué)模型,并進行引入爬山算法的改進遺傳算法求解。用遺傳算法作全局搜索,爬山算法進行局部搜索改進遺傳算法的計算結(jié)果,克服遺傳算法在局部搜索方面的不足,將兩者的優(yōu)點加以結(jié)合利用。 最后,設(shè)計實現(xiàn)了染缸排產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)。綜合考慮了系統(tǒng)實現(xiàn)的基礎(chǔ)、系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、界面設(shè)計以及用戶易操作性等問題,實現(xiàn)了上述兩種優(yōu)化模型的程序模塊化,并加入人工排產(chǎn)模塊,以對智能排產(chǎn)結(jié)果進行手動微調(diào);加入人員管理、染缸管理等輔助功能模塊,以
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