离散制造系统中的生产计划是企业适应各种变化提高自身反应能力的主要手段;其间蕴藏着许多有关企业生产计划优化问题。本课题以离散制造系统为背景,针对企业生产如何应对突发变化的生产计划优化问题展开研究,加强企业适应变化干扰、尽快恢复正常运作状态的能力。课题重点研究面向弹复性的生产计划与优化方法;借鉴弹复性工程理论,描述定义离散制造系统中生产计划的弹复性,结构化分析生产计划弹复性的影响因素。在研究生产计划弹复性量化方法基础上,建立应对突发变化、面向弹复性的生产计划优化模型,采用信息熵、智能优化、序优化等理论和方法求解相应优化模型;进而将面向弹复性生产计划优化方法与离散制造企业生产管理系统在结构和功能上集成。
本课题以离散制造系统生产计划排程问题为背景,借鉴弹复性工程理论,研究企业如何通过优化生产计划排程提高自身适应各种变化及反应能力的问题。在对实际生产环境调研和研究现有文献的基础上,首先给出生产计划弹复性定义:生产系统遂行既定生产计划的能力,包括:适应履行过程中相关计划资源变化调整的能力和在资源变化作用下仍能尽可能遂行或部分遂行既定生产计划的能力。进而对具有普遍意义的生产计划弹复性影响因素进行了分析,归纳总结了具体层面和抽象层面两种分类情况,前者为制造环境情况可辨识的内部因素和外部因素,后者从时间、空间和能力三个维度区别生产计划弹复性水平的高低。与其它计划优化考量相比,生产计划弹复性更注重从系统化角度考量生产计划适应变化干扰的能力。进而提出了两种模式的生产计划弹复性量化方法:基于计划参数评价和基于计划仿真的弹复性量化方法,以及相应面向弹复性的生产计划弹复性建模与优化框架结构:基于弹复性参数优化和基于嵌入量化仿真调度。在此基础上,针对不同实际离散制造背景的需求对考虑计划弹复性的生产计划排程优化问题进行了研究。包括:面向弹复性混合流水车间生产计划排程优化问题,考虑复杂生产环境下多种变化干扰影响下优化生产计划弹复性水平,建立了数学模型,设计了基于仿真和嵌入重调度的遗传算法对模型进行求解,通过大量实验及模型参数分析验证了模型和算法的有效性。考虑履行计划遇到变化需要调整时,重调度往往是必要手段,其性能直接影响生产计划弹复性水平,对考虑时间弹复性和重调度的单机生产计划排程问题从初始调度顺序锁定和完全调整两个角度,研究了初始调度受限的单机重调度问题,建立了相应数学模型,采用三划分和奇偶分割归约方法证明这两类问题为NP难问题,进而分析归纳证明了若干特殊性和一般性问题性质以及定理和推论,并据此设计了多种启发式算法和分支定界算法以及基于规则引导自适应和性质引导的遗传算法,对问题算例进行了求解,验证了模型和算法的有效性。考虑生产零部件可替代性库存对生产计划弹复性的影响,研究了考虑可替换库存的生产计划优化问题,以最小化总成本为优化目标,建立了两种数学模型,优化零部件采购计划和替代方案计划以适应生产需求,采用大量算例进行了模型求解,验证了模型和算法的有效性。
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数据更新时间:2023-05-31
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