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文檔簡介
1、模具工業(yè)在現(xiàn)代工業(yè)中占有舉足輕重的地位。隨著市場競爭的激烈,各個模具企業(yè)都傾向于集中精力發(fā)展各自的核心競爭力。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。為了有效緩解資源暫時(shí)性不足,越來越多的模具企業(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程(Markov DecisionProcesses,MDPs)理論和負(fù)荷控制理論對模具多項(xiàng)目隨機(jī)調(diào)度問題進(jìn)行了研究。
主要研究內(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,對原問題數(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)對其進(jìn)行求解,并通算例驗(yàn)證此算法在求解小規(guī)模問題時(shí)的可行性和有效性,同時(shí)也驗(yàn)證任務(wù)外協(xié)對于優(yōu)化制造總成本的可行性和有效性。此外,還通過不同的參數(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)問題,進(jìn)而難以求解,為此,提出了面向大規(guī)模問題的HYBRID-SPO算法。該算法的
4、核心思想為先利用GA-SPO算法對馬爾科夫模型每個決策階段的可選行動空間進(jìn)行壓縮,然后利用動態(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。同樣通過算例驗(yàn)證了此方法在解決大規(guī)模問題的有效性。最后,在以上研究成果的基礎(chǔ)上,開發(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)。
本文針對模具項(xiàng)目任務(wù)工期不確定因素,提出了通過外協(xié)來緩解企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)負(fù)荷的方法,針對大小不同規(guī)模的隨機(jī)環(huán)
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