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基于交货时间窗的调度新模型及其优化算法

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目录

摘要

图、表目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 关于交货时间窗的国内外研究现状

1.2.2 关于资源分配的国内外研究现状

1.2.3 关于学习/老化效应的国内外研究现状

1.3 本文主要研究工作

1.4 本文组织结构

1.4.1 结构安排

1.4.2 研究框架

第2章 基本理论介绍

2.2 符号与定义

2.3 调度问题的求解方法

2.4 本文运用的重要方法

2.4.1 指派问题的模型介绍

2.4.2 匈牙利算法介绍

2.4.3 实例解析

2.5 本章小结

第3章 工件加工与位置和资源分配相关的调度新模型介绍

3.1 工件加工基于位置的一般的调度模型

3.1.1 引言

3.1.2 模型描述

3.1.3 极小化制造期(Cmax)问题

3.1.4 极小化完工时间和和(∑CJ)问题

3.2 工件加工基于位置和资源分配的调度新模型

3.2.1 引言

3.2.2 模型描述

3.2.3 极小化制造期及线性资源分配问题

3.2.4 极小化制造期及凸资源分配问题

3.3 本章小结

第4章 基于新模型考虑公共交货时间窗的调度问题研究

4.1 引言

4.2 问题描述

4.3 初步分析

4.4 最优算法

4.4.1 线性资源分配的调度模型

4.4.2 凸资源分配的调度模型

4.5 本章小结

第5章 基于新模型考虑松弛交货时间窗的调度问题研究

5.1 引言

5.2 问题描述

5.3 初步分析

5.4 最优算法

5.4.1 线性资源分配的调度模型

5.4.2 凸资源分配的调度模型

5.5 本章小结

第6章 实验分析

6.2 实例求解

6.2.1 基于学习效应和线性资源分配的公共交货时间窗模型求解

6.2.2 基于学习效应和凸资源分配的公共交货时间窗模型求解

6.2.3 基于学习效应和线性资源分配的松弛交货时间窗模型求解

6.2.4 基于学习效应和凸资源分配的松弛交货时间窗模型求解

6.2.5 基于老化效应和线性资源分配的公共交货时间窗模型求解

6.2.6 基于老化效应和凸资源分配的公共交货时间窗模型求解

6.2.7 基于老化效应和线性资源分配的松弛交货时间窗模型求解

6.2.8 基于老化效应和凸资源分配的松弛交货时间窗模型求解

6.3 结果分析比较

6.4 本章小结

第7章 总结及展望

7.1 研究总结

7.2 未来展望

参考文献

附录

致谢

声明

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摘要

在当前世界经济快速发展的形势下,资源日益短缺、企业间的竞争不断加剧,顾客的需求呈现出多样化和个性化,这些不断变化的市场环境使得企业必须提高生产效率、资源的利用率及改进产品的质量以提高自身的竞争力。生产调度作为制造企业生产管理的核心部分,是组织实现企业生产作业计划的主要手段,直接关系到企业最终的生产效益。在此背景下,如何利用先进的建模和优化算法来提高企业的生产调度技术,从而提高我国制造业的整体水平以及社会整体资源的利用率,给制造业和学术界带来了前所未有的新挑战。
  首先,本文对生产调度的研究背景与意义进行了概括,分析总结了与本文课题相关的一些研究现状,并提出了所要研究的基本问题。
  其次,针对实际生产加工中的情形,本文提出了一个一般性的基于加工位置的DeJong学习(老化)效应的生产调度模型。该模型随着M因子的取值不同而表示为学习或老化效应模型。当表示学习效应模型时,随着工件加工数量的不断累积,工件的加工时间不会趋于零;当其表示老化效应模型时,随着工件加工位置的增加,工件的加工时间不会趋于无穷大。与传统单独研究学习效应或老化效应的调度模型相比,该模型更符合实际的生产调度过程,也是本篇论文的一个创新点。此外,考虑到工件实际加工时间还会受到资源分配等因素的影响,故本文在该一般性的调度模型中引入了不同资源配置的因素,形成两类调度新模型,以期来更好地贴近现实中的生产。
  接着,考虑到在企业生产加工过程中,按时交货往往是其提高核心竞争力的一个重要因素,在这种准时制生产背景下,我们研究了工件具有交货时间窗的生产调度问题。其中,本文主要提出了两种不同的交货时间窗机制,即公共交货时间窗和松弛交货时间窗,前者是指所有的工件具有一个相同的交货时间窗,后者是指每个工件具有各自的交货时间窗。将前文提出的两类调度新模型分别与这两种时间窗机制相融合,形成了四类更加贴近实际生产的调度模型,其中,通过改变M因子的取值,这四类模型可简化为八个具体的调度问题,经过分析求解,我们分别给出了解决这四类模型的最优算法。
  最后,本文利用LINGO工具对所设计的算法进行数据实例分析,并且对各个具体模型得出的结果进行分析比较,得出了相关结论,从实践角度验证和说明了算法的有效性。

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