烟草企业生产排程模型的建立与优化

论文摘要

随着我国市场经济的不断健全和发展,烟草企业的生产方式正逐步从过去的完全由国家计划转为由市场导向,即按客户订单和销售合同来组织货源、安排生产。企业生产计划不但要以市场需求来确定,还要根据企业制造资源的实际能力和库存来调整。因此设计行之有效的自动排程系统,对于提高企业生产效率,增强市场竞争力有着重要的意义。鉴于实际生产排程优化问题的复杂性、约束性、非线性、多目标、建模困难等特点,寻求合适的建模与优化方法是我们要研究的主要问题。因此本文采取了层次化建模方法,将整个生产计划制定流程分为由上至下的两个层次:需求分配层和生产点排程计划层。分别确定了这两个层次的优化目标和约束条件,继而构建了数学模型。在构建生产点的排程计划模型时,我们又将整个生产流程分为制丝和卷接两个阶段来考虑,分别建立了数学模型进行优化。生产排程问题通常具有NP困难的特点和非线性的特点,因此我们采用了遗传算法来求解模型的优化结果。在需求分配层中,我们针对问题规模相对较大的特点,采用了基于生成树的遗传算法来求解;而各生产点的排程问题中的卷接优化模型具有多目标的特点,我们采用了适应性权重的方法,构造了权重和目标函数,来解决这一问题。我们根据一个实际的算例,使用Matlab7.0编程求解,得到了较为理想的优化结果,我们将这一排程结果与武烟集团的手工排产结果进行比较,发现自动排程结果在降低库存成本,提高生产的连续性方面具有优势。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究的背景、目的以及意义
• 1.2 文献综述
• 1.2.1 APS 的发展现状
• 1.2.2 APS 的基本理论
• 1.2.3 生产排程问题的研究现状
• 1.3 本文研究的主要内容以及文章结构
• 2 烟草企业生产计划问题的建模
• 2.1 生产计划的基本概念
• 2.1.1 生产计划的层次
• 2.1.2 生产计划的主要指标
• 2.1.3 制定生产计划的主要约束
• 2.2 武烟集团生产计划制定流程简介
• 2.2.1 制定生产计划的步骤
• 2.2.2 武烟集团生产计划的制定流程
• 2.3 本章小结
• 3 基于遗传算法的排产问题求解方法
• 3.1 遗传算法的基本理论
• 3.2 遗传算法在生产优化问题中的应用
• 3.2.1 编码问题
• 3.2.2 非线性目标的约束优化问题
• 3.2.3 多目标优化的权重设置问题
• 3.3 基于生成树的生产计划优化算法
• 3.3.1 模型介绍
• 3.3.2 基于生成树的方法
• 3.4 本章小结
• 4 需求分配优化模型
• 4.1 模型介绍
• 4.2 模型求解算法
• 4.2.1 遗传算法
• 4.3 算例及结果分析
• 4.4 本章小结
• 5 各生产点的生产排程优化模型
• 5.1 生产流程
• 5.2 卷接环节的优化
• 5.2.1 模型介绍
• 5.2.2 编码问题
• 5.2.3 目标函数和权重设置
• 5.2.4 遗传运算
• 5.2.5 算例及结果
• 5.3 制丝环节的优化
• 5.3.1 模型介绍
• 5.3.2 算例及结果
• 5.4 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献