動態(tài)集成式工藝規(guī)劃與車間調(diào)度問題的模型與求解方法研究.pdf

1、工藝規(guī)劃和車間調(diào)度作為制造系統(tǒng)的生產(chǎn)準(zhǔn)備活動，是制造系統(tǒng)中兩個非常重要的模塊，對制造系統(tǒng)的資源利用率以及生產(chǎn)效率有著重要影響，將兩者進(jìn)行集成優(yōu)化能夠提高制造系統(tǒng)的運行效率。在現(xiàn)代制造業(yè)中，經(jīng)常存在各種突發(fā)情況，比如新訂單到達(dá)、加工機器故障、訂單優(yōu)先級提高等等，這些突發(fā)情況將會導(dǎo)致最初獲得的工藝路線和調(diào)度方案變得低效或者不可行。動態(tài)集成式工藝規(guī)劃與車間調(diào)度（Dynamic Integrated Process Planning and S

2、cheduling，DIPPS）問題能夠有效處理這些突發(fā)情況，提高生產(chǎn)效率。本文針對DIPPS問題的模型和方法進(jìn)行了研究。
　　首先本文在傳統(tǒng) IPPS問題和相關(guān)動態(tài)調(diào)度研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了動態(tài) IPPS問題的數(shù)學(xué)模型，確定了動態(tài) IPPS問題的調(diào)度效率和調(diào)度穩(wěn)定性指標(biāo)；分析了動態(tài) IPPS問題的特點，考慮了兩種動態(tài)事件-機器故障和新工件到達(dá)，將滾動窗口技術(shù)應(yīng)用于動態(tài)IPPS問題的求解，確定了動態(tài)IPPS問題的求解流程，為動態(tài)IP

3、PS問題的求解奠定了基礎(chǔ)。
　　其次本文提出了基于混合 GAVNS算法的動態(tài) IPPS問題求解方法。針對 IPPS問題的特點，采用了多維編碼方式，同時設(shè)計了相應(yīng)的交叉操作和變異操作來保證算法的全局搜索能力。然后設(shè)計了 VNS算法來對個體進(jìn)行局部搜索，使用了兩種鄰域結(jié)構(gòu)：N5鄰域和隨機全鄰域。測試實例的實驗結(jié)果表明，與單一的算法相比，混合的GAVNS算法具備更強的全局搜索能力和局部搜索能力，求解效果更好。
　　再次本文將單目標(biāo)

4、 GAVNS算法拓展成多目標(biāo) GAVNS算法，采用先優(yōu)化后決策的策略來求解多目標(biāo)動態(tài) IPPS問題，同時考慮了重調(diào)度的效率和重調(diào)度的穩(wěn)定性。同時針對多目標(biāo)動態(tài) IPPS問題的特點，設(shè)計了工藝路線排序操作來保證調(diào)度的工序偏離度盡可能的小。使用兩個實驗驗證了本文提出的工藝排序操作的有效性和多目標(biāo)GAVNS算法求解多目標(biāo)動態(tài)IPPS問題的高效性。
　　此外構(gòu)建了動態(tài)IPPS問題的實例并用多目標(biāo)GAVNS進(jìn)行了求解，求解得到的結(jié)果證明了本