考虑E/T惩罚的产品SERU数量优化

发布时间：2021-03-27 17:58

　　当前世界经济环境下,企业所面临的客户需求具有极端的多变性以及快速性。日本式单元制造模式（SERU）最初是日本电子企业（如:松下Panasonic、东芝Toshiba、佳能Canon、NEC显示器等）为顺应复杂多变的市场环境而采取的一种新颖的生产方式。SERU生产方式使得企业能够快速频繁地构建、修改、拆卸和重组产品生产单元,有效应对不稳定的商业环境（产品生产周期短、产品类型不确定和生产量不确定）。SERU是完整的产品生产单元,无需跨单元进行产品加工。采用混合鸡群-教与学算法对考虑E/T惩罚的产品SERU数量优化问题进行研究,通过算例验证了混合算法比基本鸡群和教与学算法效果更好,在最好解、解平均值和平均计算时间方面都体现出优势。 

【文章来源】：浙江工业大学学报. 2020,48(02)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

混合鸡群-教与学算法流程图

算例部分给出了小规模问题中8 个产品的问题基本参数和相关费用,其他算例的基本参数和相关费用随机生成。根据表1～2的相关数据,经过计算得到其中一个最好解的自然数序列为(5, 3, 4, 7, 8, 6, 1, 2),根据这个自然数序列,可以得到生产计划安排如图2所示。其中,产品5,3和2在第1个单元,产品4,7和1在第2个单元,产品8和6在第3个单元,因此得出单元的启用数量为3 个,由于按此调度计划安排,每个产品都不存在提前或拖期交付的情况,因此提前和拖期惩罚费用为0。再查看产品间生产费用表,产品间生产准备费用也为0。综合以上情况,可以明确最好的目标函数值为300。通过大量仿真算例计算,计算结果列于表4,表中列出了产品数量、最好解、解平均值、算法的30 次独立运行中达到最好解的效率、算法的30 次独立运行中平均每次的计算时间以及最好解所对应的单元启用数量。从表4可以看出:针对小规模、中规模和较大规模算例,HA都取得了不错的效果;从最好解方面来看,HA的计算结果取得了所有算例的最好解,而CSO和TLBO针对小规模算例和部分中规模算例取得了最好解,但是对于较大规模算例,CSO和TLBO的计算效果不够理想;从平均值角度来看,CSO和TLBO的计算结果相差不大,无论是小规模、中规模还是大规模,HA的计算结果都明显优于CSO和TLBO;从达优率方面来看,HA的鲁棒性也全面优于CSO和TLBO,HA在小规模问题中的平均达优率高于90%,在中规模问题中的平均达优率近于85%,在较大规模问题中的平均达优率近于80%;从平均计算时间方面来看,HA的计算时间要稍微高于CSO和TLBO算法,这一点可以从HA的特性中看出。由于HA结合两个基本算法的公式,因此在算法执行过程中会多执行一些公式步骤,导致了算法的时间损失。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于单点变异算法的单元分组问题的研究[J]. 韩毅,王德志,林华珍,顾冰.  浙江工业大学学报. 2016(02)
[4]“教与学”优化算法研究综述[J]. 拓守恒,雍龙泉,邓方安.  计算机应用研究. 2013(07)
[5]日本式单元化生产——生产方式在日本的最新发展形态[J]. 刘晨光,廉洁,李文娟,殷勇.  管理评论. 2010(05)
[6]公共交货期窗口下提前/拖期多机调度的开工时间问题[J]. 黄德才.  浙江工业大学学报. 2002(02)

博士论文
[1]Seru构建与生产任务分配协同决策研究[D]. 廉洁.西安理工大学 2018



本文编号：3103944