面向虚拟企业APS的资源规划研究

论文摘要

虚拟企业为了获得快速变化的市场机遇,需要将不同成员企业的核心资源集成起来。目前,对于虚拟企业的研究涉及到伙伴选择、任务分配、生产计划以及利益分配等相关问题。但是,对资源规划的研究还相对较少。尤其是随着ERP的普遍实施,以及APS的出现,如何在虚拟企业中更好地实施企业资源规划,如何将APS的思想更好地应用于虚拟企业,从而有效地协调虚拟企业中各成员企业,成为了一个亟需研究的方向。在企业资源规划的研究中,任务分解和资源选择是两个重点研究内容。本文从虚拟企业以及APS的特点出发,提出了面向虚拟企业APS的企业资源规划过程,并以此为基础研究了面向虚拟企业APS的任务分解和虚拟企业的资源选择,其中重点研究了单资源选择以及面向产品生命周期的多资源选择。具体而言,本文主要研究内容与成果如下:（1）在已有文献的基础上,总结并完善了虚拟企业APS的理论框架,描述了虚拟企业资源规划的过程,并提出了面向V-APS的资源规划过程。（2）研究了虚拟企业资源规划中的任务分解环节。主要从虚拟企业的角度研究了基于工作分解结构和基于模块化的虚拟企业任务分解方法,对已有的虚拟企业任务分解步骤进行了改进。（3）以BTCQS的资源评价指标体系为基础,将小波网络和遗传算法相结合,对单个资源进行初步的评价并选择。对于面向产品生命周期的多资源选择,则采用妥协遗传算法对模型进行求解,从而解决面向产品生命周期的资源优化选择问题。最后结合算例,验证了资源优化选择方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究目的与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 虚拟企业任务分解的研究现状
• 1.2.2 APS的研究现状
• 1.2.3 资源选择的研究现状
• 1.3 研究内容和论文结构
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 论文结构
• 第2章 相关理论分析
• 2.1 APS的一般描述
• 2.1.1 APS的内涵及其特点
• 2.1.2 APS的输入信息和功能
• 2.1.3 APS的发展
• 2.2 遗传算法
• 2.2.1 遗传算法的基本概念和基因操作
• 2.2.2 遗传算法的基本构成要素及处理步骤
• 2.2.3 遗传算法的特点及其发展趋势
• 第3章 虚拟企业APS理论框架
• 3.1 V-APS的提出
• 3.2 V-APS的特点
• 3.3 V-APS的理论框架
• 3.4 面向从APS的资源规划模型
• 3.4.1 虚拟企业资源规划过程
• 3.4.2 基于V-APS的资源规划过程
• 第4章 虚拟企业的任务分解
• 4.1 虚拟企业任务描述
• 4.2 虚拟企业任务分解
• 4.2.1 虚拟企业项目任务分解的特点
• 4.2.2 基于工作分解结构的虚拟企业项目任务分解
• 4.2.3 基于模块化的虚拟企业任务分解
• 4.2.4 基于工作流的虚拟企业任务分解
• 4.2.5 基于知识的虚拟企业任务分解
• 第5章 面向V-APS的资源选择
• 5.1 虚拟企业中的资源
• 5.1.1 虚拟企业中的资源的特点
• 5.1.2 基于BTCQS的资源描述体系
• 5.2 单个资源的选择
• 5.2.1 基于小波网络的资源评价
• 5.2.2 数值算例
• 5.3 面向产品生命周期的资源选择
• 5.3.1 模型构建
• 5.3.2 模型求解
• 5.3.3 数值算例
• 结束语
• 参考文献
• 附录1 遗传算法优化小波网络主要程序
• 附录2 妥协遗传算法主要程序
• 致谢
• 攻读学位期间主要研究成果