基于相似性的学习曲线及其单机调度研究
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【摘要】:制造企业采用大规模定制生产模式,在保证高质量、即时交货和低成本的前提下,通过产品结构和制造流程的重构,运用现代化的信息技术、新材料技术、柔性制造技术等一系列高新技术,把产品的定制生产问题全部或者部分转化为批量生产,以大规模生产的成本和速度,为单个客户或小批量多品种市场定制任意数量的产品。但是,如何提高效率仍然是企业提升运作管理的核心问题。传统的学习曲线针对于大规模生产环境下相同产品连续生产,并不适用于大规模定制化或多品种小批量的生产环境中不同但相似产品的生产。因为传统的学习曲线没有考虑产品相似性对学习效应的影响,往往忽略了学习效应的“迁移效应”,即生产员工可以从先前相似性产品生产中得到生产经验,并提高后续相似性产品生产的学习效果。这一现象在很多领域中被发现,但在制造业领域中少有研究。本文基于相似性系统理论,提出一种计算学习效应影响下产品相似度的方法,考虑学习效应的“迁移效应”,通过实验分析得到一条相似性学习曲线,将该曲线应用至单机调度问题中并提供算例分析,主要内容如下:首先,分析了相似性系统与相似性产品的关系,基于相似性系统理论,从研究目的出发提出了一种计算相似性产品相似度的方法,提取和计算了合理的相似元特征,并使用AHP方法进行赋权计算得到产品相似度。其次,对传统的学习曲线函数形式进行总结和分析,阐述了学习效应的“迁移效应”,从产品相似性的角度设计了相似性产品加工的对比实验,收集加工数据并利用SPSS软件对学习曲线进行回归分析,得到了一条相似性学习曲线,并对结果进行了讨论与分析。最后,将相似性学习曲线应用至单机调度问题中,以最小化制造期为目标,利用最大最小蚁路算法求解该问题,通过数值算例分析说明了模型的有效性。
【关键词】:学习曲线 学习效应 迁移效应 相似系统 相似度 单机调度
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F273;F406
【目录】:
- 中文摘要3-4
- 英文摘要4-8
- 1 绪论8-16
- 1.1 研究背景及研究意义8-9
- 1.1.1 研究背景8
- 1.1.2 研究意义8-9
- 1.2 国内外研究现状与分析9-12
- 1.2.1 产品相似性理论研究9-10
- 1.2.2 学习曲线的起源与发展10-11
- 1.2.3 基于学习效应的调度问题研究11-12
- 1.2.4 存在问题和展望12
- 1.3 研究内容及研究方法12-16
- 1.3.1 研究目的12-13
- 1.3.2 研究内容13
- 1.3.3 论文创新点13
- 1.3.4 研究思路与总体框架13-16
- 2 基于相似系统的产品相似度研究16-30
- 2.1 产品相似度模型构建研究16-18
- 2.1.1 相似系统理论概述16-17
- 2.1.2 产品相似度计算模型17-18
- 2.2 相似元构造与特征提取18-25
- 2.2.1 相似元构造18-19
- 2.2.2 相似元特征提取19-20
- 2.2.3 特征相似度计算20-25
- 2.3 产品相似度计算模型25-29
- 2.3.1 产品元素数目相似度计算25
- 2.3.2 相似元相似度计算25-26
- 2.3.3 产品相似度计算26-27
- 2.3.4 权重系数的确定方法27-29
- 2.4 本章小结29-30
- 3 基于相似性的学习曲线研究30-48
- 3.1 学习曲线的概述30-35
- 3.1.1 单变量学习曲线30-33
- 3.1.2 多变量学习曲线33-34
- 3.1.3 学习效应的“迁移效应”34-35
- 3.2 实验设计35-42
- 3.2.1 实验人员选择36
- 3.2.2 实验产品选择36-41
- 3.2.3 实验方案设计41-42
- 3.3 实验结果分析与讨论42-47
- 3.3.1 回归分析42-46
- 3.3.2 结果讨论46-47
- 3.4 本章小结47-48
- 4 基于相似性学习曲线的单机调度研究48-57
- 4.1 引言48
- 4.2 问题描述48-50
- 4.3 最小化制造期问题50-52
- 4.4 MMAS算法设计52-54
- 4.4.1 信息素初始化和参数设置53
- 4.4.2 蚁路构造53
- 4.4.3 局部算法优化53-54
- 4.4.4 信息素更新54
- 4.5 算例分析54-56
- 4.6 本章小结56-57
- 5 总结与展望57-58
- 5.1 总结57
- 5.2 展望57-58
- 致谢58-59
- 参考文献59-66
- 附录66-67
- A. 作者在攻读学位期间从事的科研课题66-67
- B. 产品相似性影响因素调查问卷67
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,本文编号:285174
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