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生产过程中工作量规划的综合优化方法

陈鹏  
【摘要】:随着全球化市场的形成、客户需求的个性化以及产品更新换代速度的加快, 单纯的提高生产装置的控制水平,寻求局部最优的投入产出比,远远低于提高 整体调度水平的投入产出比。企业要按照市场的要求,以定位产品,在准确的 时间内,以准确的数量,生产出准确品种的合格产品,并尽量减少成本,这就 要以控制、管理和系统的观点对生产过程工作量进行优化。各国的学者在这方 面做了大量的工作,其中具有代表性的是法国波尔多第一大学LAP实验室所提 出的生产过程的GRAI模型及其相关的方法。 本文在GRA工模型及其相关的方法的基础上,对生产系统中工作量规划的综合 优化方法进行了进一步的研究,并提出相应的petri网和数学模型。根据模型性 质,将模型分为线性静态模型、线性动态模型、非线性静态模型和非线性动态模 型四类。 在线性模型中,分析了模型的约束条件、代价函数,从理论上推出其优化问 题可转化为一个整数规划问题,再从整数矩阵角度推导出工作量规划的综合优化 方法的表达式。在线性动态模型优化过程中,采用动态规划的思想,将线性动态 模型分解为几个静态模型,利用算法求解一个实际的调度实例,验证了算法的有 效性和应用价值。 在非线性模型中,首先提出变迁节点触发强度的概念,使petri网能够表达非 线性模型,在此基础上,推出非线性模型的优化可转化为非线性(混合)整数规 划问题。对非线性模型,结合问题提出了基于改进遗传算法的优化方法。通过分 析petri网连接结构,改进遗传算法编码,从而缩小遗传算法的搜索空间;结合惩 罚函数等传统方法使遗传算法能以较快的速率,较高的概率搜索至全局最优点。 在动态系统中,结合多阶段问题的特点,提出动态系统遗传算法的微调方案。使 用该遗传算法对非线性系统实例进行100次优化,取得较为满意的效果。 本文所建立的模型没有考虑在生产过程中出现的突变或事故等不可预料的 随机因素,所作的生产计划没有涉及对干扰的纠正和抵抗能力。这是今后进一步 的研究方向。


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