若干單件訂單接受與加工調(diào)度問題及其優(yōu)化方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、面對眾多的單件訂單及其不同的交貨期要求,如何在加工資源有限的情況下同時進行單件訂單接受優(yōu)化決策和加工調(diào)度優(yōu)化決策以實現(xiàn)凈收益最大化是企業(yè)面臨的重要問題。在實際中,訂單接受決策和加工調(diào)度決策通常分別隸屬于銷售和生產(chǎn)兩個不同部門:銷售部門期望接受盡可能多的訂單以最大化銷售收入,而生產(chǎn)部門追求有效利用加工資源以提高企業(yè)生產(chǎn)力。盡管兩個部門可能進行溝通與協(xié)調(diào),但是由于它們之間的利益沖突以及缺乏有效的優(yōu)化理論和技術(shù)方法支持,可能導致訂單延期交付、

2、凈收益減少甚至客戶流失,難以實現(xiàn)企業(yè)的全局優(yōu)化目標。因此,研究單件訂單接受與加工調(diào)度問題,同時確定需要接受的單件訂單并優(yōu)化其加工排序以最大化企業(yè)凈收益,具有重要的理論意義和應用價值。
  本文針對企業(yè)的實際運作管理需求,首次構(gòu)建了納入考慮單件訂單分類、兩階段流水車間加工以及轉(zhuǎn)包加工策略等決策場景的若干單件訂單接受與加工調(diào)度問題優(yōu)化決策模型。上述問題的優(yōu)化決策模型約束繁多,結(jié)構(gòu)復雜,從復雜度理論上講是NP-hard的。因此,針對各個

3、問題模型分別設計簡單高效的優(yōu)化方法進行求解也是本文的研究重點。具體而言,本論文的主要研究內(nèi)容包括:
  (1)針對帶強制交貨期的單機分類訂單接受與加工調(diào)度問題,本文設計了一個改進人工蜂群算法實現(xiàn)優(yōu)化決策。首先,考慮到單件訂單分類的特點,我們引入了訂單組的概念設計人工蜂群算法的鄰域操作;同時通過一系列改進策略有效地提高算法的計算性能。包括采用兩個啟發(fā)式算法生成質(zhì)量優(yōu)異的蜜源個體;通過自適應選擇策略進行鄰域搜索;嵌入局部搜索算法以平衡

4、算法的全局探索和局部搜索能力;改變跟隨蜂階段的摒棄機制,保留適應度較好的蜜源個體。最后,大量的仿真實驗結(jié)果表明改進人工蜂群算法能夠有效地求解大規(guī)模問題實例。
  (2)針對可滯后完工的單機分類訂單接受與加工調(diào)度問題,本文提出了一個拉格朗日松弛啟發(fā)式算法。我們采用松弛訂單約束策略構(gòu)建拉格朗日松弛問題,通過嵌入相鄰訂單相異性約束提高松弛上界質(zhì)量。采用動態(tài)規(guī)劃求解該松弛問題,并應用次梯度算法更新拉格朗日乘子。然后,基于松弛解的啟發(fā)式信息

5、,結(jié)合研究問題的優(yōu)化性質(zhì)設計啟發(fā)式算法構(gòu)造可行解。本文通過隨機生成大量問題實例進行一系列的仿真實驗,結(jié)果表明所設計的拉格朗日啟發(fā)式算法能夠在合理時間內(nèi)求得大規(guī)模問題實例令人滿意的近優(yōu)解。
  (3)針對兩階段流水車間單件訂單接受與加工調(diào)度問題,本文提出了一個基于深度優(yōu)先搜索分支策略的分支定界算法。相比于廣度優(yōu)先搜索,深度優(yōu)先搜索可以令算法較快地獲得一個問題可行解。基于兩階段流水車間的結(jié)構(gòu)特征,分別設計了有效的啟發(fā)式算法和松弛算法以

6、求解問題下界和上界。通過求得的下界與上界,同時結(jié)合優(yōu)勢規(guī)則進行算法剪枝。仿真實驗結(jié)果表明,本文所設計的分支定界算法能夠在合理時間內(nèi)求解訂單規(guī)模等于20的問題實例最優(yōu)解。
  (4)針對考慮轉(zhuǎn)包決策的單件訂單接受與加工調(diào)度問題,本文設計了一個候鳥優(yōu)化算法進行求解。該算法采用兩個分別基于啟發(fā)式規(guī)則和拉格朗日松弛的啟發(fā)式算法生成候鳥個體,以保證初始種群的質(zhì)量;應用迭代貪心算法的毀壞和構(gòu)造操作進行鄰域搜索;通過引入局部搜索策略,平衡算法的

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