制造系統(tǒng)最優(yōu)控制中Hedging Point的優(yōu)化.pdf

1、該文研究了制造系統(tǒng)最優(yōu)控制中Hedging Point值的優(yōu)化問題.Hedging Point控制是一種制造系統(tǒng)最優(yōu)控制方法,而Hedging Point值的大小直接決定了系統(tǒng)的性能指標.因此,選擇合適的Hedging Point值對于改善系統(tǒng)的性能是非常重要的.在現(xiàn)有的關于Hedging Point值優(yōu)化問題的研究中,僅對單零件品種單機器的制造系統(tǒng)的情形給出了解.該文則對更復雜的情形下這一問題的解決進行了探索.1.單零件品種多機器串行

2、制造系統(tǒng)的Hedging Point值的優(yōu)化.對于最簡單的僅由兩臺機器構成的串行制造系統(tǒng),計算出系統(tǒng)狀態(tài)的概率或概率分布密度函數(shù),在此基礎上獲得第二臺機器的等價故障時間(即實際故障時間與由于第一臺機器的故障和兩臺機器之間的在制品數(shù)量為零而導致的第二臺機器生產的暫停時間之和)的數(shù)學期望.基于等價故障時間,把多臺機器構成的串行制造系統(tǒng)分解成若干個兩機器串行制造系統(tǒng),并計算出每臺機器上系統(tǒng)狀態(tài)的概率分布,直至最后一臺機器.同時證明了為獲得最小

3、的生產成本(即在制品成本與欠產成本之和),串行制造系統(tǒng)中的各機器人上生產剩余量的Hedging Point應相等,在不同機器上的單位在制品成本都相等的前提下,進一步證明了單零件品種多機器串行制造系統(tǒng)的生產成本僅依賴于第一臺機器和最后一臺機器上的生產剩余量(系統(tǒng)狀態(tài)的一部分),而與中間各機器上的生產剩余量無關.在上述結論的基礎上,給出了優(yōu)化Hedging Point值的一維搜索算法.2.多零件品種單機器制造系統(tǒng)的Hedging Point

4、值的優(yōu)化.對此類系統(tǒng),采用了有優(yōu)先級的Hedging Point控制(PHP).計算了此類系統(tǒng)在PHP控制下系統(tǒng)狀態(tài)的概率分布,并獲得如下的結論:系統(tǒng)中每種零件的概率分布僅與該種零件的生產剩余量的Hedging Point值有關而與其他零件的Hedging Point值無關.根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的概率分布,可獲得總生產成本(在制品成本與欠產成本之和)的數(shù)學期望.由于上述結論,總生產成本的數(shù)學期望對于不同的零件是可分的,即可以分別對與每種零件相應

5、的Hedging Point進行優(yōu)化,而無需考慮其他零件的Hedging Point的選擇,對于每一種零件而言,其相應的Hedging Point的優(yōu)化也是采用一維搜索算法.3.多零件品種多機器制造系統(tǒng)的Hedging Point值的優(yōu)化.對這類制造系統(tǒng)仍采用PHP控制.只是對每種零件的每道工序的生產率,需要考慮前道工序的生產率的約束.根據(jù)優(yōu)先級順序.對每種零件構造一個與原系統(tǒng)等價的串行制造系統(tǒng),其中需要對每道工序構造一個在故障時間和工