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基于TOC与计算智能的生产调度问题研究

余华  
【摘要】:生产调度是企业生产管理的研究热点,也是理论研究中最为困难的问题之一。本文利用约束理论(Theory of Constraint,TOC)在处理“瓶颈”方面的优点,提升系统中能力最薄弱环节的生产效率,运用改进的遗传算法为面向订单的多品种、小批量这种二十一世纪的主导生产方式寻求优良的车间生产调度,达到提高经济效益的目的。 制造业生产方式的转换使得制造资源计划(MRPⅡ)、准时化生产计划(JIT)等生产管理技术已不能满足合理生产的需要。依据TOC管理思想,生产系统的瓶颈全局反映系统,提高瓶颈的能力才能改进系统的能力,提出定量的瓶颈资源识别算法,找到系统的瓶颈资源,避免建立大规模集结型整数规划模型,解决了控制瓶颈、提升能力的首要问题。追求瓶颈资源的最大限度利用,同时维持企业的供货信用,权衡瓶颈资源上的产品加工顺序和批量规模,建立平衡瓶颈资源效用与交货期满意度的生产调度模型。其中,交货期定为模糊交货期,确定客户对交货期满意度的隶属函数,能够更加贴近生产实际;通过决策者群体“打分”过程,确定各订单的综合优势值,体现目前的研究热点,即柔性决策生产的思想。针对建立的调度模型,设计改进的二阶段遗传算法,提高算法寻优个体的多样性,大大加快算法的搜索效率,得到了优化的调度策略。实例仿真结果证明了该模型及其改进优化算法的有效性。 本文为面向订单的多品种、小批量生产方式的制造企业寻求优化的生产调度,提高生产系统的经济效益,对此类企业在实际生产中采用优良的调度策略,具有指导意义。


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