基于改进遗传算法的MTS_MTO混合生产优化决策研究

发布时间：2017-03-30 22:10

  本文关键词：基于改进遗传算法的MTS_MTO混合生产优化决策研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济社会的发展,经济全球化的程度不断深入,企业面临的竞争压力也逐渐从地区性扩展到全国性,乃至全球性。企业要想在如此激烈的全球性竞争和市场需求的多元化中谋求生存与发展,其必须以高速、高质、低成本的产品或服务来响应市场。作为制造型企业运作管理的核心内容,生产管理对于企业价值创造显得尤为重要。同时在市场预测和外部订单的综合需求下,企业的实际生产决策情况更加复杂,这对企业在这种混合生产模式的决策能力提出了更高的要求。因此,深入研究制造型企业在混合生产模式下生产优化决策理论和方法,对实现制造型企业经济效益持续有效的增长有着极其重要的现实意义。本文在MTS/MTO混合生产模式下,以企业生产决策为研究对象,研究主生产计划及作业排序优化决策。首先,本文论述了生产决策及其支持系统的基本概念,并分别论述和分析其国内外的研究热点及现状。然后,分析MTS/MTO混合生产模式下的产品特点,构建主生产计划的一般模型;然后据各类产品的交货时间的差异性对决策期划分时段,构建了基于多产品分时段的生产计划优化决策模型;进而根据本文研究的实际情况及模型特点改进遗传算法,同时运用蚁群算法进行车间设备优化分配;最后将复合形法和改进的遗传算法结合起来对多产品分时段模型进行求解,得到企业的主生产计划。其次,分析MTS/MTO混合生产模式下作业排序的特点,根据产品各工件在车间多个设备的加工情况计算各产品的最早开始加工时间和最早开始完工时间,在此基础上构建基于车间设备优化分配的多产品分时段分批次作业排序优化决策模型;然后针对批量和排序高度相关性的问题,构建了一个混合型操作的搜索策略,即将蚁群算法、复合形法及遗传算法有机结合起来求解模型,确定多产品分时段分批次的最优作业排序;最后进行系统仿真分析,得到以产品零部件的作业排序形式呈现的各产品详细的作业排序计划。最后,将本文研究内容与计算机技术相结合,使用VB.NET和SQL Server等工具研发生产决策支持的系统,为制造型企业的生产决策提供支持。总之,从我国制造型企业发展趋势与生产需要来看,生产决策支持系统的使用对于企业而言势在必行。在这样的形势下,企业可以通过借鉴文本的研究内容来构建适合其行业特点的生产决策支持系统,以此提高生产决策水平,进而提升市场竞争力来创造更大的经济效益。
【关键词】：MTO/MTS混合模式 生产计划 作业排序 遗传算法 生产决策支持系统
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F273;F425;TP18
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 第1章绪论14-20
• 1.1 研究背景及意义14
• 1.2 研究内容14-16
• 1.3 研究方法16-17
• 1.4 预期目标17
• 1.5 主要创新点17
• 1.6 论文结构17-20
• 第2章 MTS/MTO混合生产决策研究综述20-30
• 2.1 MTS/MTO混合生产模式20-21
• 2.1.1 制造型企业生产模式20
• 2.1.2 MTS/MTO混合生产模式分析20-21
• 2.2 生产决策研究综述21-25
• 2.2.1 生产决策21-22
• 2.2.2 主生产计划决策22-24
• 2.2.3 生产作业排序决策24-25
• 2.3 遗传算法研究综述25-27
• 2.3.1 遗传算法的发展历程25
• 2.3.2 遗传算法的理论基础25-26
• 2.3.3 管理决策中遗传算法的应用研究26-27
• 2.4 生产决策支持系统研究综述27-28
• 2.4.1 生产决策支持系统定义27
• 2.4.2 生产决策支持系统的研究现状27-28
• 2.4.3 生产决策支持系统研发存在的问题28
• 2.5 本章小结28-30
• 第3章 MTS/MTO混合生产主生产计划优化决策研究30-54
• 3.1 MTS/MTO混合生产主生产计划优化决策模型的构建30-37
• 3.1.1 MTS/MTO混合生产模式下的产品分析30
• 3.1.2 一般模型的构建30-33
• 3.1.3 分时段模型的构建33-37
• 3.2 遗传算法改进37-40
• 3.2.1 遗传算法的基本流程37-38
• 3.2.2 遗传算法的流程改进38-40
• 3.3 MTS/MTO混合生产主生产计划优化决策模型算法改进研究40-47
• 3.3.1 车间设备优化分配40-45
• 3.3.2 复合形法简介45-46
• 3.3.3 改进遗传算法 146-47
• 3.4 模型及算法应用举例47-52
• 3.4.1 车间设备优化分配举例47-50
• 3.4.2 主生产计划优化决策举例50-52
• 3.5 本章小结52-54
• 第4章 MTS/MTO混合生产作业排序优化决策研究54-68
• 4.1 MTS/MTO混合生产作业排序优化决策模型的构建54-57
• 4.1.1 混合生产作业排序模型构建分析54
• 4.1.2 基于车间设备优化分配的作业排序模型构建54-57
• 4.2 作业排序批次加工时间计算57-61
• 4.2.1 工件最早开始时间计算57-59
• 4.2.2 工件最早完成时间计算59-60
• 4.2.3 产品批量加工总时间计算60-61
• 4.3 MTS/MTO混合生产作业排序优化决策模型算法改进研究61-63
• 4.3.1 算法分析61
• 4.3.2 算法流程61-63
• 4.4 模型及算法应用举例63-67
• 4.4.1 作业排序批次加工总时间计算举例63-64
• 4.4.2 作业排序优化决策举例64-67
• 4.5 本章小结67-68
• 第5章 MTS/MTO混合生产优化决策支持系统的开发68-86
• 5.1 生产决策支持系统概述68
• 5.1.1 系统开发背景68
• 5.1.2 系统开发目标68
• 5.2 生产决策支持系统分析68-73
• 5.2.1 系统总体框架69-70
• 5.2.2 系统流程分析70-73
• 5.3 生产决策支持系统设计73-75
• 5.3.1 系统总体结构设计73-74
• 5.3.2 模型库设计74
• 5.3.3 数据库设计74-75
• 5.4 生产决策支持系统编码75-85
• 5.4.1 系统开发环境75
• 5.4.2 系统功能模块75
• 5.4.3 系统界面设计75-85
• 5.5 本章小结85-86
• 结论86-88
• 参考文献88-92
• 附录 生产决策支持系统数据库设计92-98
• 攻读学位期间发表的论文98-100
• 致谢100

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1 韩娟;;遗传算法概述[A];第三届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集[C];2006年

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5 韩战钢;;遗传算法及在经济中的应用[A];Optimization Method, Econophysics and Risk Management--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年

6 唐毅;葛运建;王定成;江建举;;遗传算法在运动员技术动作优化中的应用研究[A];2003年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2003年

7 文泾;朱玉文;;用遗传算法进行航线规划[A];全国第16届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集[C];2004年

8 于春梅;黄玉清;杨胜波;;遗传算法在参数辨识中的应用进展[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年

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