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基于随机规划的人员分配与产品调度联合决策研究

王文平  
【摘要】:随着经济全球化的持续发展,各国企业之间的竞争越来越激烈。为了谋求竞争优势,每个企业都在寻找各种途径来提高生产效率并进一步降低生产成本。虽然传统的流水线生产方式在小品种大批量生产模式中具有非常大的优势,但它在多品种小批量生产中却显得无能无力。因此,一种新型的日本式单元生产方式正在兴起,并逐渐取代传统的流水线生产方式。单元生产方式具有柔性高弹性大、生产效率高、在制品库存低、生产线建立的投资少、以人为本,重视协作、成本低等优点。但是大多数关于单元生产的学习和研究都集中于理论与方法层次,或是基于稳定不变的生产环境和众多假设条件下,在面对不确定的实际生产环境时许多研究结果和结论不再完全适用。本文以流水线生产方式向单元生产方式的转化过程为研究对象,通过查阅国内外文献,以单元构造和劳动力分配方案以及产品的加工调度顺序为最终决策变量,以订单的生产完成时间为目标变量构造了一个混合整数非线性数学模型。为了避免非线性问题不易得到全局最优解和求解过程复杂以及在Aimms等经典的优化软件中不能随机化等弊端,首先对其进行线性化后得到混合整数线性模型,并进一步在不确定场景和随机化订单的环境下构造随机化模型,最后进行求解。得到的这种单元构造和劳动力分配方法对于不确定环境下的随机化产品订单都可以实现最优化,与流水线生产方式相比,可以缩短订单的加工完成时间并减少劳动时长,从而降低生产成本,更具有竞争优势。本文首先根据流水线生产方式向单元生产方式的转化过程,作了一些理论假设,设置和定义了一些参数及变量,明确了要优化的目标和求解的决策变量以及需要遵守的一些约束,构建了相应的混合整数非线性模型然后转化为线性模型,并设计随机订单和场景,进一步构建随机化模型。其次介绍如何利用Aimms软件所特有的模块和方法高效地对混合整数模型和随机规划模型进行建模求解,并输入相关集合,参数,变量和约束,构建随机化订单和场景,从而构造随机数学规划,然后进行求解。为了确保结果的准确性,文中进行了多次实验,用来观察和验证不同随机分布对决策变量产生的影响。除此之外将进一步对Aimms决策结果进行更贴近实际生产环境的仿真模拟,验证模型结果的最优性。最后根据求解的结果进一步实验和探究,分别通过多组实验来研究随机订单中产品类型和产品批次大小的均值对目标变量最优值的影响,以及模型的求解时间和收敛关系,并初步得到一些结论,据此进行深入的比较和分析。通过比较分析找出利用Aimms软件求解混合整数线性问题和随机规划问题所具有的优势和不足等,对流水线生产向单元生产方式转化过程中的单元构建及劳动力分配方法提出一些建议。本文的研究解决了随机环境下流水线生产向单元生产转化过程中的单元构建问题,发现了最优的单元构造和人员分配方案以及产品加工顺序,验证了即使在随机环境下流水线生产向单元生产的转化也同样具有很大的改善空间,因此具有非常重要的现实意义。


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