不确定环境下生产计划和生产调度集成建模与优化技术研究

发布时间：2017-08-27 00:19

  本文关键词：不确定环境下生产计划和生产调度集成建模与优化技术研究

  更多相关文章： 生产计划和生产调度 不确定环境 集成建模 改进的布谷鸟算法 遗传算法

【摘要】：生产计划和生产调度集成问题是NP (Non-deterministic Polynomial)难问题。生产计划和生产调度的主要目标是充分利用物料、人工、生产设备等资源,提高生产率并使企业获得较高的经济效益。本文研究了一类不确定环境下多产品、多生产基地、多市场的生产计划和生产调度集成建模与优化问题。在多种产品的市场销售价格和需求数量不确定的环境下,以计划周期内总利润最大化为目标,生产计划获得计划时间内任意调度周期内任意生产基地任意产品的产量、库存量、及运输到不同市场的产品数量；生产调度获得任意调度周期内任意生产基地产品生产顺序以及任意产品生产的开始时间和结束时间。本文的主要研究工作如下： (1)系统学习了已有的确定及不确定环境下的生产计划和生产调度集成建模与优化技术。对一类确定环境下多产品、多生产基地、多市场的生产计划和生产调度集成模型进行了深入的研究。 (2)由于生产计划和生产调度集成问题是NP难问题,传统的数学规划方法往往不能快速、精确的求解生产计划和生产调度集成数学模型。为求解此问题,本文改进了原始的布谷鸟算法,改进的策略是在算法搜索过程中考虑种群个体间的相互距离,如果个体距离其他个体的距离较近,那么就随机调整该个体的位置。分别使用遗传算法和改进的布谷鸟搜索算法(MCS, Modified Cuckoo Search Algorithm)求解了确定环境下的生产计划和生产调度集成数学模型,仿真实验验证了算法的有效性。 (3)建立了产品销售价格不确定环境下的生产计划和生产调度集成随机规划模型,并且使用遗传算法进行了求解。针对产品在市场销售数量的不确定,建立了产品需求不确定下的生产计划和生产调度集成随机规划模型,并用遗传算法进行了求解。仿真结果验证了模型及算法的有效性。 (4)在生产过程中遇到外界环境变化时,企业管理人员往往希望制定的生产方案具有较强的鲁棒性。本文使用了6种有界数学集合表示不确定的产品需求和产品销售价格,根据有界数学集合的不同描述方式,建立了相应的生产计划和生产调度集成偏好鲁棒模型,并且用遗传算法进行了求解。仿真结果验证了模型及算法的有效性。
【关键词】：生产计划和生产调度 不确定环境 集成建模 改进的布谷鸟算法 遗传算法
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB497
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-24
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.2 生产计划和生产调度集成问题11-14
• 1.3 智能算法14-18
• 1.3.1 遗传算法15-16
• 1.3.2 布谷鸟智能搜索算法16-18
• 1.4 不确定环境下生产计划和生产调度集成问题研究现状18-22
• 1.4.1 随机规划18-19
• 1.4.2 模糊规划19-20
• 1.4.3 鲁棒优化20-22
• 1.5 研究内容与文章组织架构22-24
• 第2章 确定环境下生产计划和生产调度集成建模24-33
• 2.1 引言24
• 2.2 问题描述24-25
• 2.3 生产计划和生产调度集成数学模型25-28
• 2.4 生产计划和生产调度集成模型的求解28-32
• 2.4.1 上层数学模型28-31
• 2.4.2 下层数学模型31-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 基于GA和MCS算法的生产计划和生产调度集成模型的优化33-54
• 3.1 引言33
• 3.2 基于GA的集成模型求解33-41
• 3.2.1 算法步骤33-35
• 3.2.2 案例仿真35-41
• 3.3 布谷鸟搜索算法41-43
• 3.3.1 布谷鸟搜索算法仿生原理41-42
• 3.3.2 莱维飞行42
• 3.3.3 布谷鸟搜索算法步骤42-43
• 3.4 改进的布谷鸟搜索算法(MCS)43-46
• 3.5 改进的布谷鸟算法与标准布谷鸟算法性能对比46-47
• 3.6 基于MCS算法的集成模型求解47-53
• 3.6.1 算法步骤48-50
• 3.6.2 案例仿真50-53
• 3.7 本章小结53-54
• 第4章 不确定环境下的生产计划和生产调度集成随机规划54-63
• 4.1 引言54-55
• 4.2 模型的目标函数中存在随机变量55-56
• 4.3 模型的约束中存在随机变量56-57
• 4.3.1 两阶段法56-57
• 4.3.2 机会约束法57
• 4.4 常用的概率分布函数57-59
• 4.5 案例仿真59-62
• 4.5.1 基于GA的产品销售价格不确定下的随机规划模型求解59-60
• 4.5.2 基于GA的产品需求不确定下的随机规划模型求解60-62
• 4.6 本章小结62-63
• 第5章 不确定环境下生产计划和生产调度集成问题的偏好鲁棒优化63-74
• 5.1 引言63
• 5.2 不确定参数集合的数学表达式63-65
• 5.3 产品需求不确定下的鲁棒优化模型65
• 5.4 产品销售价格不确定下的鲁棒优化模型65-67
• 5.5 案例仿真67-73
• 5.5.1 基于GA的产品需求不确定下的鲁棒优化模型的求解67-69
• 5.5.2 基于GA的产品销售价格不确定下的鲁棒优化模型的求解69-73
• 5.6 本章小结73-74
• 第6章 总结和展望74-76
• 6.1 总结74
• 6.2 展望74-76
• 参考文献76-81
• 致谢81-82
• 在读硕士学位期间研究成果82-83
• 附录83-85

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本文编号：743454