考慮外協(xié)的模具項(xiàng)目群隨機(jī)調(diào)度方法研究.pdf

1、模具工業(yè)在現(xiàn)代工業(yè)中占有舉足輕重的地位。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈，各個(gè)模具企業(yè)都傾向于集中精力發(fā)展各自的核心競(jìng)爭(zhēng)力。在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，項(xiàng)目隨機(jī)到達(dá)和任務(wù)工期不確定性等因素導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)資源負(fù)荷隨機(jī)波動(dòng)。為了有效緩解資源暫時(shí)性不足，越來(lái)越多的模具企業(yè)選擇將一些加工任務(wù)進(jìn)行外協(xié)。而模具行業(yè)區(qū)域性聚集也為模具企業(yè)之間的協(xié)同生產(chǎn)創(chuàng)造了極佳的條件。因此，如何科學(xué)地將外協(xié)考慮到模具項(xiàng)目的計(jì)劃制定中，有效協(xié)調(diào)內(nèi)部生產(chǎn)與外協(xié)加工，提高資源利用率、保證項(xiàng)目交貨期以

2、降低項(xiàng)目制造總成本就顯得迫切而有意義。
　　本文針對(duì)模具項(xiàng)目由于工藝復(fù)雜而導(dǎo)致項(xiàng)目任務(wù)工期不能預(yù)先確定的特點(diǎn)，將外協(xié)資源考慮到項(xiàng)目計(jì)劃制定中，基于馬爾科夫決策過(guò)程(Markov DecisionProcesses，MDPs)理論和負(fù)荷控制理論對(duì)模具多項(xiàng)目隨機(jī)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了研究。
　　主要研究?jī)?nèi)容如下:首先，基于MDPs理論建立考慮外協(xié)的模具項(xiàng)目群隨機(jī)調(diào)度模型。接著，對(duì)原問(wèn)題數(shù)學(xué)模型進(jìn)行一定調(diào)整并提出一種嵌入樣本路徑優(yōu)化和蒙特

3、卡羅仿真的改進(jìn)遺傳算法(GA-SPO)對(duì)其進(jìn)行求解，并通算例驗(yàn)證此算法在求解小規(guī)模問(wèn)題時(shí)的可行性和有效性，同時(shí)也驗(yàn)證任務(wù)外協(xié)對(duì)于優(yōu)化制造總成本的可行性和有效性。此外，還通過(guò)不同的參數(shù)設(shè)置分析了項(xiàng)目緊急程度和外協(xié)成本系數(shù)對(duì)外協(xié)任務(wù)選擇的影響。然而，GA-SPO算法在計(jì)算時(shí)隨著問(wèn)題規(guī)模的增大，其計(jì)算時(shí)間成本急劇增加，而馬爾科夫模型則隨著項(xiàng)目量的增加而出現(xiàn)維數(shù)災(zāi)問(wèn)題，進(jìn)而難以求解，為此，提出了面向大規(guī)模問(wèn)題的HYBRID-SPO算法。該算法的

4、核心思想為先利用GA-SPO算法對(duì)馬爾科夫模型每個(gè)決策階段的可選行動(dòng)空間進(jìn)行壓縮，然后利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法在壓縮后的狀態(tài)空間內(nèi)尋求解最優(yōu)策略。同樣通過(guò)算例驗(yàn)證了此方法在解決大規(guī)模問(wèn)題的有效性。最后，在以上研究成果的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了一套考慮外協(xié)的模具生產(chǎn)計(jì)劃系統(tǒng)，將理論應(yīng)用于實(shí)際，為模具企業(yè)的生產(chǎn)部門有效的提供輔助決策支持和依據(jù)。
　　本文針對(duì)模具項(xiàng)目任務(wù)工期不確定因素，提出了通過(guò)外協(xié)來(lái)緩解企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)負(fù)荷的方法，針對(duì)大小不同規(guī)模的隨機(jī)環(huán)