基于連續(xù)批加工的生產運輸協(xié)同調度研究.pdf

1、隨著網絡技術和全球經濟一體化的不斷發(fā)展，供應鏈之間的競爭越來越激烈。更多的供應鏈成員意識到需要通過加強與其他成員之間的合作來提高供應鏈的競爭力，從而能夠降低各自的生產運營成本。物聯網技術的發(fā)展正好為供應鏈成員之間的合作提供了信息基礎，它不僅能夠將生產和運輸信息實時反饋到各自成員的管理中心，而且能夠及時將這些信息分享給其他合作成員。物聯網技術將供應鏈成員之間的合作推進到一個新的層面，利用好這些信息能夠低生產成本、增加利潤和提高客戶滿意度，

2、從而增強整體供應鏈競爭力，同時能夠進一步拓寬了生產運輸協(xié)同調度問題的理論研究領域。因此，如何將該信息價值轉化為經濟和社會效益，運用物聯網信息獲得高效的生產運輸協(xié)同方案成為關鍵性問題。本文以鋁制品制造供應鏈為背景，從調度角度出發(fā)研究了物聯網環(huán)境下供應鏈成員之間的生產運輸協(xié)同調度問題。
　　本文圍繞擠壓廠的連續(xù)批處理機加工過程，系統(tǒng)性分析了多種情形下的多階段生產運輸協(xié)同調度問題。分別考慮了運載車輛有限情形、工件動態(tài)到達情形、工件加工時

3、間惡化情形、機器發(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)同調度問題。由于這些問題均為NP難，本文致力于分析最優(yōu)調度方案的性質，并基于這些性質設計高效的啟發(fā)式和智能算法。另一方面，本文為這些問題推導了問題下界，這些下界可以用于評價算法的精確度。本文對基于連續(xù)批的生產運輸協(xié)同調度問題的研究成果概括如下:
　　(1)研究了運載車輛有限情形下的生產運輸協(xié)同調度問題，調度目標為最小化制造跨度時間。基于運載車輛有限等約束條件，建立

4、了數學模型。根據批次在供應商和制造商之間的運輸時間和工件在制造商機器上加工時間的關系，將問題劃分為兩種情形。針對兩種情形，分別設計了兩種啟發(fā)式算法及問題下界?；趩栴}下界推導出該啟發(fā)式算法最壞情形性能比例。考慮工件數量規(guī)模，分別設計了大量的小規(guī)模和大規(guī)模隨機數據實驗。仿真實驗結果表明，當工件數量為1000時，所構造的兩種啟發(fā)式算法的平均相對差距分別收斂到0.48％和0.80％，均明顯優(yōu)于現有FOE and SPT算法和LOE and L

5、PT算法。
　　(2)研究了工件動態(tài)到達情形下的生產運輸協(xié)同調度問題，調度目標為最小化制造跨度時間。基于工件動態(tài)到達等約束條件，建立了數學模型。分析了最優(yōu)調度方案中關于工件動態(tài)到達時間的相關性質，討論了工件同時到達特殊情形最優(yōu)調度方案和批次數量之間的關系?；谝陨蠁栴}性質，構造了兩階段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。分別通過松弛工件到達時間和假設制造商機器上沒有額外空閑時間得出兩個問題下界?；诓煌?/p>

6、的機器能力設計了仿真實驗，大量仿真實驗結果驗證了TP-H算法的有效性。當工件數量為1000時，所構造的TP-H算法的平均相對差距收斂到0.21％，優(yōu)于現有MBF算法和MFF算法。
　　(3)研究了工件加工時間惡化的生產運輸協(xié)同調度問題。分析了工件加工惡化情形下的幾類單機調度問題，目標函數分別為最小化制造跨度時間、最小化延遲工件數量、最小化工件總完工時間，設計了相應的最優(yōu)化算法?；趩螜C調度問題，考慮了有緩存區(qū)情形下的生產運輸協(xié)同調

7、度問題，建立了相應的數學模型，目標函數為最小化制造跨度時間。分析了最優(yōu)調度方案中組批及批次排序性質，構建了一種最優(yōu)化算法。另外研究了無緩存區(qū)情形下的生產運輸協(xié)同調度問題，建立了基于無緩存區(qū)約束的數學模型，目標函數為最小化制造跨度時間。分析了最優(yōu)解性質，推導出新的問題下界，構建了一種啟發(fā)式算法。仿真實驗結果表明當工件數量大于260時，該啟發(fā)式算法的平均和最大相對差距比例均小于0.01％。
　　(4)研究了考慮機器故障的生產運輸協(xié)同調

8、度問題。基于兩個平行制造商機器可能發(fā)生故障的情形建立了數學模型，目標函數為最小化制造跨度時間。分析了最優(yōu)調度方案性質，推導出問題下界。分別構建了兩種情形下的調度規(guī)則，基于這些調度規(guī)則，設計了新的啟發(fā)式算法。大量的仿真實驗結果說明了該啟發(fā)式算法能夠高效地解決不同規(guī)模的問題。
　　(5)研究了分布在不同地理位置多制造商的生產運輸協(xié)同調度問題，基于不同地理位置的多制造商等特點建立了相應的數學模型，目標函數為最小化整個制造過程的跨度時間。