柔性资源动态组合生产调度算法研究与实现

论文摘要

车间作业调度问题是制造型企业的一个研究热点。大多数车间作业的调度问题都是NP完全问题,在计算复杂度被控制在可接受范围内的条件下,求得该问题的最优解是非常困难的。启发式算法不仅实现起来相对容易,而且在面临实际生产过程中的复杂调度问题时,依然能保持良好的算法性能,因此,在生产调度的算法设计中被普遍采用。本文的研究对象是烟草工业的卷包作业调度,其工艺路径由储丝柜、振盘(风力喂丝机)、卷包机组、封箱机四种设备构成,它们之间是一种柔性连接关系,且生产不同牌号的产品时,设备之间可以动态组合进行生产,即这些设备具有根据不同的加工要求作出应变的能力。卷包车间所有生产线中的振盘数目远小于该车间能够生产的产品种类数目,但振盘又是各产品的必经加工路径,因此本文设计了一种基于首批作业计划的二重启发式算法,首先选出首批作业计划进行启发式调度,然后再根据首批作业的执行情况对剩余待调度作业进行启发式安排,以求得在没有调度人员干预情况下卷包作业的静态调度方案。由于实际的生产过程中难免出现一些难以准确预测的突发状况,如紧急插单,因此,本文在静态调度的基础上针对异常情况设计了相应的动态调度算法,使得相应的作业计划更加符合生产车间的生产习惯和实际需求。最后,以南京卷烟厂的卷包作业调度为应用背景,通过实例验证了本文所设计算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题的研究意义与背景
• 1.1.1 研究意义
• 1.1.2 课题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 论文结构
• 2 生产调度
• 2.1 生产调度的作用与特点
• 2.1.1 生产调度的核心内容
• 2.1.2 实际生产调度的特点
• 2.2 生产调度的优先规则和评价指标
• 2.2.1 生产调度的优先规则
• 2.2.2 生产调度的评价指标
• 2.3 卷包作业生产调度
• 2.3.1 业务描述
• 2.3.2 需求结构化
• 2.3.3 需求细化
• 2.3.4 技术需求分析
• 2.4 动态调度技术
• 2.4.1 动态调度方法
• 2.4.2 卷包作业中的动态调度
• 3 柔性理论和启发式算法
• 3.1 柔性理论
• 3.1.1 柔性的概念
• 3.1.2 柔性资源的概念
• 3.1.3 柔性资源动态组合
• 3.2 启发式算法
• 3.2.1 启发式和启发式算法的概念
• 3.2.2 启发式算法的基本策略
• 3.2.3 启发式算法的性能评价
• 3.3 车间作业调度中的启发式算法
• 3.3.1 优先分配启发式算法
• 3.3.2 随机分配启发式算法
• 3.3.3 二重启发式算法
• 4 柔性资源动态组合的静态调度
• 4.1 卷包作业的制造资源动态组合问题
• 4.2 卷包作业调度的目标函数和机组齐停计算方法
• 4.2.1 目标函数
• 4.2.2 机组齐停计算方法
• 4.3 卷包作业调度的算法设计和算法流程
• 4.3.1 卷包作业调度的二重启发式算法思路
• 4.3.2 算法流程
• 4.4 卷包作业调度的关键技术
• 4.4.1 数据结构设计
• 4.4.2 订单和机组的筛选规则
• 4.4.3 卷包作业设备资源的动态组合方法
• 4.5 卷包作业静态调度结果
• 4.5.1 输入数据
• 4.5.2 调度结果与分析
• 5 柔性资源动态组合的动态调度
• 5.1 动态调度技术方案
• 5.1.1 动态调度思想
• 5.1.2 受影响订单和机组遍历建模方法
• 5.2 机组约束后的重调度
• 5.2.1 算法流程和算法步骤
• 5.2.2 调度结果与分析
• 5.3 订单追加后的动态调度
• 5.3.1 算法流程和步骤
• 5.3.2 调度结果与分析
• 5.4 时间/数量偏差下的动态调度
• 5.4.1 算法流程和算法步骤
• 5.4.2 调度结果与分析
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献