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《單件離散型生產(chǎn)作業(yè)排程多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、單件離散型生產(chǎn)作業(yè)排程多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化摘要：以某重機(jī)企業(yè)為背景，分析了單件離散型生產(chǎn)作業(yè)排程的特征，提出多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化問題?；诟倪M(jìn)的田口質(zhì)量損失函數(shù)，確立質(zhì)量、工期與成本之間的非線性關(guān)系，綜合考慮單件離散型的約束條件，構(gòu)建了生產(chǎn)作業(yè)排程多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化模型。集成仿真技術(shù)和遺傳算法，為模型求解提供了有效方法。最后將模型和算法應(yīng)用到企業(yè)的生產(chǎn)實踐中，驗證了其實用性和有效性，為解決單件離散型生產(chǎn)排程問題提供了科學(xué)方法。Abstract：Heavymachineryenterpriseasresearchobjec
2、t，thispaperanalysesthefea.tureofproductionschedulingforone-piecediscretemanufacturingandproposesthecollaborativemulti-objectiveoptimizationproblem?BasedontheimprovedTaguchilossfunction,nonlinearrelationshipofquality,deliveryandcostisestablished.Andthemult
3、i-objectivecollaborativeoptimizationmodelofproductionschedulingiscreatedaswellassyntheticallyconsideringofone-piecediscreteconstraints?TheeffectivesolutionwasexploredforsolvingthemodelIntegratingSimulationtechniqueandgeneticalgorithm.Further,throughtheent
4、erpriseempiricalstudy,thepracticabilityandvalidityofthemodelandalgorithmisverified.Thisstudyprovidesscientificmethodofproductionschedulingforone-piecediscreteandimprovestheefficiencyandscientificoftheproductionscheduling.關(guān)鍵詞：單件離散型；生產(chǎn)作業(yè)排程；田口質(zhì)量損失函數(shù)；協(xié)同優(yōu)化；集成算
5、法Keywords:one-piecediscrete；productionscheduling；Taguchilossfunction；collaborativeoptimization；integratedalgorithm中圖分類號：TB497文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1006-4311(2014)15-0060-050引言單件離散型生產(chǎn)作業(yè)排程屬于多零件、多目標(biāo)、多約束、隨機(jī)性等特征的協(xié)同優(yōu)化問題。在制造業(yè)中，典型的如重型機(jī)械行業(yè)(簡稱重機(jī))企業(yè)的生產(chǎn)方式，其特點(diǎn)是產(chǎn)品按訂單設(shè)計，按客戶需求生產(chǎn)，產(chǎn)
6、品類型多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，生產(chǎn)工藝流程長，制造周期長，生產(chǎn)設(shè)備以通用型為主［1］。質(zhì)量、工期和成本成為排程的重要目標(biāo)，工藝的時序性、時間、資源等成為主要約束條件，急件插單、撤單、機(jī)器故障具有隨機(jī)不確定性，故此類問題的研究是個世界性難題［2,3］。當(dāng)前此類企業(yè)生產(chǎn)作業(yè)排程主要是憑經(jīng)驗、以靜態(tài)為主，工期難保證，效率低、科學(xué)性差，缺少多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化理論方法。因此，本研究既具有理論意義又具有實用價值。生產(chǎn)作業(yè)排程優(yōu)化這一NP-Hard難題吸引了國內(nèi)外學(xué)者持續(xù)研究。但是關(guān)于生產(chǎn)作業(yè)排程多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化問題還缺少研究，關(guān)于單
7、件離散型生產(chǎn)排程的協(xié)同優(yōu)化研究成果更少。當(dāng)前相關(guān)研究成果集中在優(yōu)化模型和算法方面［4-9］,而優(yōu)化目標(biāo)多數(shù)是考慮單目標(biāo)，考慮多目標(biāo)的較少，已有的多目標(biāo)研究多以加權(quán)集成優(yōu)化為主，李衍飛等［10］以工期、生產(chǎn)移動量、瓶頸設(shè)備最大產(chǎn)能利用率為多目標(biāo)，進(jìn)行加權(quán)集成優(yōu)化；施國洪等［11］以項目總工期和在制品庫存為優(yōu)化目標(biāo)，使用混合智能算法實行多資源約束調(diào)度；林薇［12］以制造周期、資源利用率、制造成本等為目標(biāo)，使用啟發(fā)式規(guī)則與遺傳算法實現(xiàn)資源優(yōu)化與作業(yè)調(diào)度。本課題組對此類問題也在持續(xù)研究，楊曉英等［1］采用的是多目
8、標(biāo)的簡單加權(quán)法，建立了基于精益物流的質(zhì)量、工期、成本的多目標(biāo)、多約束、不確定性和非線性問題的組合優(yōu)化模型，但是沒有充分考慮多目標(biāo)之間的相互聯(lián)系相互制約的關(guān)系。實際生產(chǎn)排程中，多目標(biāo)中的單個目標(biāo)不是獨(dú)立存在的，它們是相互影響、相互制約、相互耦合的關(guān)系。同時它們之間的競爭性和復(fù)雜性也使得其優(yōu)化問題變得十分困難。因此本課題的研究具有一定的挑戰(zhàn)性。田口質(zhì)量損失函數(shù)是描述質(zhì)量特性值波動所造成的損失與偏離目標(biāo)值的差平方或偏差均方成正比［1
