虚拟企业生产计划与调度模型优化研究

论文摘要

当前,制造业面临着全球范围的市场、资源、技术等方面的竞争,同时也面临着消费者个性化、及时性的需求。市场环境和消费需求的变化,使得传统制造模式已经不能很好地适应制造业市场的竞争。敏捷制造的出现为解决制造企业的发展带来了新的活力。虚拟企业作为敏捷制造的主要形式已经跨越了概念阶段,步入了实际运作阶段。生产计划与调度是虚拟企业生产运作的核心内容之一。在虚拟企业的实际运作中,需要相应的生产计划与调度理论和方法为其提供指导。本文从虚拟企业生产计划的特点出发,研究了虚拟企业生产计划的层次模型,并以此为基础研究了基于时间-成本的生产计划,以及全局时间优化的生产计划;之后,讨论了虚拟企业中成员企业的生产调度问题,重点研究了柔性作业车间调度和动态调度。具体而言,论文的主要工作及成果如下:（1）针对虚拟企业上层生产计划,建立了基于时间-成本的生产计划模型,并利用启发式算法进行求解。然后,以虚拟企业全局时间最小为目标建立了优化模型,综合应用模拟退火算法和遗传算法,提出了多种群退火遗传算法并对模型进行了求解。（2）针对虚拟企业下层生产计划,研究了两类较为复杂的调度问题。一类是多目标柔性作业车间调度问题,针对此类问题的特点,采用分解策略对问题进行求解,并通过运用混合蚁群遗传算法实现了求解。另一类是动态作业车间调度问题,采用了集成事件驱动再调度和周期性再调度策略,利用混合蚁群遗传算法,对生产中出现的突发性事件进行了动态调度仿真。（3）通过一个案例的分析,初步探讨了虚拟企业车间调度的应用问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 导论
• 1.1 引言
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 虚拟企业生产计划
• 1.2.2 企业生产调度
• 1.2.3 求解生产调度的优化算法
• 1.3 研究内容
• 第2章 相关理论分析
• 2.1 虚拟企业生产计划模式及主要流程
• 2.1.1 虚拟企业生产计划模式
• 2.1.2 虚拟企业生产计划的主要流程
• 2.2 生产调度及作业车间调度模型
• 2.2.1 生产调度描述
• 2.2.2 作业车间调度模型描述
• 2.3 虚拟企业生产计划与调度的求解算法
• 2.3.1 遗传算法
• 2.3.2 蚁群算法
• 第3章 虚拟企业生产计划模型研究
• 3.1 虚拟企业多层协同生产计划
• 3.1.1 虚拟企业多层生产计划
• 3.1.2 虚拟企业协同生产计划
• 3.2 基于时间-成本优化的虚拟企业生产计划
• 3.2.1 问题描述
• 3.2.2 模型构建
• 3.2.3 模型的求解
• 3.2.4 数值算例
• 3.3 基于全局时间优化的虚拟企业生产计划
• 3.3.1 问题描述
• 3.3.2 模型构建
• 3.3.3 求解模型的多种群退火遗传算法
• 3.3.4 数值算例
• 第4章 虚拟企业多目标柔性车间调度模型研究
• 4.1 作业车间调度问题的特点
• 4.2 静态多目标柔性作业车间调度
• 4.2.1 问题描述
• 4.2.2 调度优化目标
• 4.2.3 模型构建
• 4.2.4 模型求解策略
• 4.2.5 求解模型的混合蚁群遗传算法
• 4.2.6 数值算例
• 4.3 动态多目标柔性作业车间调度
• 4.3.1 动态调度的基本概念
• 4.3.2 动态调度策略
• 4.3.3 再调度周期以及工件的确定
• 4.3.4 动态多目标柔性作业车间调度建模
• 4.3.5 数值算例
• 第5章 案例分析
• 5.1 W1加工调度建模分析
• 5.2 W1零件组件层调度的优化模型
• 5.3 W1零件组件层调度优化过程
• 5.3.1 算法参数设置
• 5.3.2 W1零件织件层调度优化求解过程
• 结束语
• 参考文献
• 附录1 8×8柔性作业车间调度数据
• 附录2 W1产品加工相关数据
• 附录3 混合蚁群遗传算法源代码
• 致谢
• 攻读学位期间主要研究成果