基于連續(xù)批加工的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和全球經(jīng)濟(jì)一體化的不斷發(fā)展，供應(yīng)鏈之間的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈。更多的供應(yīng)鏈成員意識(shí)到需要通過(guò)加強(qiáng)與其他成員之間的合作來(lái)提高供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)力，從而能夠降低各自的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)成本。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展正好為供應(yīng)鏈成員之間的合作提供了信息基礎(chǔ)，它不僅能夠?qū)⑸a(chǎn)和運(yùn)輸信息實(shí)時(shí)反饋到各自成員的管理中心，而且能夠及時(shí)將這些信息分享給其他合作成員。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將供應(yīng)鏈成員之間的合作推進(jìn)到一個(gè)新的層面，利用好這些信息能夠低生產(chǎn)成本、增加利潤(rùn)和提高客戶滿意度，

2、從而增強(qiáng)整體供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)能夠進(jìn)一步拓寬了生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題的理論研究領(lǐng)域。因此，如何將該信息價(jià)值轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)信息獲得高效的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同方案成為關(guān)鍵性問(wèn)題。本文以鋁制品制造供應(yīng)鏈為背景，從調(diào)度角度出發(fā)研究了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下供應(yīng)鏈成員之間的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題。
　　本文圍繞擠壓廠的連續(xù)批處理機(jī)加工過(guò)程，系統(tǒng)性分析了多種情形下的多階段生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題。分別考慮了運(yùn)載車(chē)輛有限情形、工件動(dòng)態(tài)到達(dá)情形、工件加工時(shí)

3、間惡化情形、機(jī)器發(fā)生故障情形以及分布在不同地理位置的多制造商情形的協(xié)同調(diào)度問(wèn)題。由于這些問(wèn)題均為NP難，本文致力于分析最優(yōu)調(diào)度方案的性質(zhì)，并基于這些性質(zhì)設(shè)計(jì)高效的啟發(fā)式和智能算法。另一方面，本文為這些問(wèn)題推導(dǎo)了問(wèn)題下界，這些下界可以用于評(píng)價(jià)算法的精確度。本文對(duì)基于連續(xù)批的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題的研究成果概括如下:
　　(1)研究了運(yùn)載車(chē)輛有限情形下的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題，調(diào)度目標(biāo)為最小化制造跨度時(shí)間?；谶\(yùn)載車(chē)輛有限等約束條件，建立

4、了數(shù)學(xué)模型。根據(jù)批次在供應(yīng)商和制造商之間的運(yùn)輸時(shí)間和工件在制造商機(jī)器上加工時(shí)間的關(guān)系，將問(wèn)題劃分為兩種情形。針對(duì)兩種情形，分別設(shè)計(jì)了兩種啟發(fā)式算法及問(wèn)題下界?；趩?wèn)題下界推導(dǎo)出該啟發(fā)式算法最壞情形性能比例?？紤]工件數(shù)量規(guī)模，分別設(shè)計(jì)了大量的小規(guī)模和大規(guī)模隨機(jī)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)工件數(shù)量為1000時(shí)，所構(gòu)造的兩種啟發(fā)式算法的平均相對(duì)差距分別收斂到0.48％和0.80％，均明顯優(yōu)于現(xiàn)有FOE and SPT算法和LOE and L

5、PT算法。
　　(2)研究了工件動(dòng)態(tài)到達(dá)情形下的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題，調(diào)度目標(biāo)為最小化制造跨度時(shí)間。基于工件動(dòng)態(tài)到達(dá)等約束條件，建立了數(shù)學(xué)模型。分析了最優(yōu)調(diào)度方案中關(guān)于工件動(dòng)態(tài)到達(dá)時(shí)間的相關(guān)性質(zhì)，討論了工件同時(shí)到達(dá)特殊情形最優(yōu)調(diào)度方案和批次數(shù)量之間的關(guān)系?；谝陨蠁?wèn)題性質(zhì)，構(gòu)造了兩階段TP-H啟發(fā)式算法，并證明TP-H算法最壞情形性能比例為7/2。分別通過(guò)松弛工件到達(dá)時(shí)間和假設(shè)制造商機(jī)器上沒(méi)有額外空閑時(shí)間得出兩個(gè)問(wèn)題下界?；诓煌?/p>

6、的機(jī)器能力設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)，大量仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了TP-H算法的有效性。當(dāng)工件數(shù)量為1000時(shí)，所構(gòu)造的TP-H算法的平均相對(duì)差距收斂到0.21％，優(yōu)于現(xiàn)有MBF算法和MFF算法。
　　(3)研究了工件加工時(shí)間惡化的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題。分析了工件加工惡化情形下的幾類(lèi)單機(jī)調(diào)度問(wèn)題，目標(biāo)函數(shù)分別為最小化制造跨度時(shí)間、最小化延遲工件數(shù)量、最小化工件總完工時(shí)間，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的最優(yōu)化算法?；趩螜C(jī)調(diào)度問(wèn)題，考慮了有緩存區(qū)情形下的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)

7、度問(wèn)題，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，目標(biāo)函數(shù)為最小化制造跨度時(shí)間。分析了最優(yōu)調(diào)度方案中組批及批次排序性質(zhì)，構(gòu)建了一種最優(yōu)化算法。另外研究了無(wú)緩存區(qū)情形下的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題，建立了基于無(wú)緩存區(qū)約束的數(shù)學(xué)模型，目標(biāo)函數(shù)為最小化制造跨度時(shí)間。分析了最優(yōu)解性質(zhì)，推導(dǎo)出新的問(wèn)題下界，構(gòu)建了一種啟發(fā)式算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明當(dāng)工件數(shù)量大于260時(shí)，該啟發(fā)式算法的平均和最大相對(duì)差距比例均小于0.01％。
　　(4)研究了考慮機(jī)器故障的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)

8、度問(wèn)題?；趦蓚€(gè)平行制造商機(jī)器可能發(fā)生故障的情形建立了數(shù)學(xué)模型，目標(biāo)函數(shù)為最小化制造跨度時(shí)間。分析了最優(yōu)調(diào)度方案性質(zhì)，推導(dǎo)出問(wèn)題下界。分別構(gòu)建了兩種情形下的調(diào)度規(guī)則，基于這些調(diào)度規(guī)則，設(shè)計(jì)了新的啟發(fā)式算法。大量的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了該啟發(fā)式算法能夠高效地解決不同規(guī)模的問(wèn)題。
　　(5)研究了分布在不同地理位置多制造商的生產(chǎn)運(yùn)輸協(xié)同調(diào)度問(wèn)題，基于不同地理位置的多制造商等特點(diǎn)建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，目標(biāo)函數(shù)為最小化整個(gè)制造過(guò)程的跨度時(shí)間。