具有完工期和工裝數(shù)量約束的平行機高度方法.pdf

1、制造業(yè)是一個古老而充滿活力的行業(yè)，制造業(yè)直接體現(xiàn)了一個國家的生產(chǎn)力水平。隨著新技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，以及客戶需求的多樣化，多品種小批量訂單式生產(chǎn)成為了制造業(yè)中的重要組成部分，而且這種生產(chǎn)模式將愈加普遍。
　　 交貨期是訂貨型企業(yè)生產(chǎn)的基準線，為了節(jié)省費用以及保證公司信譽，企業(yè)會最大可能地在交貨期內(nèi)交貨。在某些產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中，往往需要配套工裝的輔助，而通常情況下工裝的數(shù)量是有限的。在工裝數(shù)量有限的情況下，如何最大可能滿足交貨期需

2、要，成為實踐生產(chǎn)中的一個重大難題。
　　 本文以國內(nèi)某模具生產(chǎn)企業(yè)為背景，研究了一類平行機調(diào)度問題，該問題最小化拖期成本為目標，具有部件完工期、工裝數(shù)量等約束。首先用數(shù)學語言對問題進行了描述，建立了單個數(shù)學模型；提出了一種遺傳和模擬退火相結(jié)合的算法(GASA)，此算法以遺傳算法為主線，模擬退火算法只作為遺傳算法的變異算子，即每次迭代時，對被選中要進行變異操作的個體進行模擬退火操作。GASA在初始種群的生成上，采用了隨機生成和按啟

3、發(fā)式規(guī)則生成結(jié)合的方式。然后通過Matlab工具對來自某模具企業(yè)的多個實際生產(chǎn)算例，進行數(shù)值仿真，仿真結(jié)果表明該算法在解決此問題時能快速收斂；以10個不同規(guī)模的算例為對象，分別采用GASA算法和傳統(tǒng)的GA算法進行仿真求解，結(jié)果表明GASA算法在最優(yōu)解的求解方面明顯優(yōu)于GA算法；選取五種不同規(guī)模的算例各100個，分別采用GASA算法和BBA算法在進行仿真求解，對計算結(jié)果進行對比分析，表明兩種算法求出的最優(yōu)解質(zhì)量相當，GASA算法的求解速度

4、比BBA算法更快，且隨著任務(wù)規(guī)模的增大，GASA算法的優(yōu)勢更加明顯，從而說明了該模型和算法針對這一類特殊問題更為有效。緊接著，考慮到實際生產(chǎn)中工件加工時間的不確定性，在以上研究基礎(chǔ)上，進一步研究了具有模糊加工時間的平行機調(diào)度問題，建立數(shù)學模型，并運用Lee-Li提出的模糊集綜合評判排序方法，將本問題的目標函數(shù)精確化，再通過實例仿真驗證了GASA算法的可行性。最后基于某模具企業(yè)的實際生產(chǎn)的業(yè)務(wù)流程，結(jié)合本文的研究問題與算法，設(shè)計和開發(fā)了一