带产能约束的多层级批量规模与机器调度问题研究

发布时间：2017-07-13 10:32

  本文关键词：带产能约束的多层级批量规模与机器调度问题研究

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【摘要】：本文以实际生产中的生产排程过程为背景，研究了带产能约束的批量规模与机器调度问题。相关文献表明，以往的研究所涉及到的产品结构在整个计划周期内基本保持不变，然而，实际生产中的产品结构存在多种变动形式。因而，，对变动的产品结构进行批量规模与机器调度问题研究具有重要的理论价值和实践意义。 本文针对两种产品结构的变动形式进行研究：可变产品结构批量规模与机器调度问题和可替换产品结构批量规模与机器调度问题。可变产品结构指父项与子项之间的比例关系随实践变动而变动；可替换产品结构指子项之间可以互相替代。对于可变产品结构问题，论文建立了混合整数规划模型，设计了一种基于松弛固定的随机搜索算法，并与精确算法进行比较。对于可替换产品结构问题，论文建立了非线性规划模型，设计了遗传算法与随机搜索算法相结合的汇合算法，并与启发式方法进行比较。以上两种模型的目标函数均为最小化机器准备成本、库存持有成本和延期交货成本之和，约束条件主要有物料库存平衡约束和机器产能约束。 论文生成了多组随机算例进行模型和算法的有效性验证。数值实验结果表明：对于可变产品结构问题，在大规模算例下，基于松弛固定的随机搜索算法时效率明显高于精确求解算法，而且求解质量比较高；对于可替换产品结构问题，遗传算法对非线性规划模型的优化效果显著。
【关键词】：批量规模 机器调度 产品结构 松弛固定 遗传算法
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH186
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 引言7-21
• 1.1 研究背景与意义7-10
• 1.1.1 研究背景7-9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 文献综述10-17
• 1.2.1 批量规模问题研究综述10-14
• 1.2.2 机器调度问题研究综述14-15
• 1.2.3 批量规模与机器调度问题研究综述15-17
• 1.3 研究内容和方法17-18
• 1.3.1 研究内容17
• 1.3.2 研究方法和研究技术路线17-18
• 1.4 论文结构18-20
• 1.5 本章小结20-21
• 第2章 批量规模与机器调度问题描述21-27
• 2.1 问题背景描述21-23
• 2.1.1 生产排程系统21
• 2.1.2 简单批量规模问题21-23
• 2.2 MRP 生产排程23
• 2.3 MRP II 生产排程23-24
• 2.4 APS 生产排程24-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 可变 BOM 批量规模与机器调度问题研究27-39
• 3.1 关于可变 BOM 的解释27
• 3.2 数学建模27-31
• 3.2.1 模型假设27-28
• 3.2.2 模型参数28-29
• 3.2.3 决策变量29-30
• 3.2.4 数学模型30-31
• 3.3 算法设计31-35
• 3.3.1 精确求解算法31
• 3.3.2 松弛固定算法31-33
• 3.3.3 基于松弛固定算法的随机搜索算法33-35
• 3.4 算例测试及结果分析35-38
• 3.4.1 算例参数设置35-36
• 3.4.2 结果分析36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 可替换 BOM 批量规模与机器调度研究39-51
• 4.1 关于可替换 BOM 的解释39
• 4.2 数学建模39-43
• 4.2.1 模型假设39-40
• 4.2.2 模型参数40-41
• 4.2.3 决策变量41-42
• 4.2.4 数学模型42-43
• 4.3 算法设计43-48
• 4.3.1 遗传算法—基于松弛固定算法的随机搜索算法43-47
• 4.3.2 简单启发式算法47-48
• 4.4 算例测试及结果分析48-50
• 4.4.1 算例参数设置48
• 4.4.2 结果分析48-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第5章 总结与展望51-54
• 5.1 研究总结51
• 5.2 研究展望51-54
• 参考文献54-59
• 致谢59-61
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 高玉波;能力约束及准备费用延用条件下批量问题的一种启发式算法(英文)[J];控制理论与应用;2000年06期

2 张瑞藜;;基于遗传算法的ERP中生产批量问题的研究[J];科技信息;2012年30期

3 肖晶;张灿荣;郑力;;基于数学规划的平行机批量调度固定优化算法[J];清华大学学报(自然科学版);2012年04期

4 王全勇,姜启源;随机批量问题的两种新模型及其算法[J];系统工程理论与实践;2001年06期

5 蓝伯雄;姜楠;郑燕;;求解大规模生产批量问题的启发式算法[J];中国管理科学;2010年02期

6 李英俊;陈志祥;;蚁群算法在单级多时段多资源约束的生产批量问题中的应用研究[J];中国机械工程;2012年19期

本文编号：536575