【摘 要】
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在经典流水车间调度研究中仅考虑机器资源,工人资源的影响很少被考虑,且机器资源被假定为一直处于可使用的状态,实际上由于机器寿命、故障以及保养等原因,机器并不能一直正常运转。然而,无论是机器资源还是工人资源,作为生产过程中的两个重要因素,均直接影响企业生产效率。因此,本文从工人资源和机器维护两个方面研究人机资源约束对流水车间调度的影响,旨在构建更符合实际生产的流水车间调度模型及求解算法。主要研究内容包
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在经典流水车间调度研究中仅考虑机器资源,工人资源的影响很少被考虑,且机器资源被假定为一直处于可使用的状态,实际上由于机器寿命、故障以及保养等原因,机器并不能一直正常运转。然而,无论是机器资源还是工人资源,作为生产过程中的两个重要因素,均直接影响企业生产效率。因此,本文从工人资源和机器维护两个方面研究人机资源约束对流水车间调度的影响,旨在构建更符合实际生产的流水车间调度模型及求解算法。主要研究内容包括:(1)研究了工人资源约束下混合流水车间调度问题(HFSSW)及其求解算法。首先在经典的混合流水车间调度模型中考虑工人资源约束,构造HFSSW的混合整数线性规划模型。基于List Scheduling方法和最早到期日期规则(EDD),提出了七种启发式解码方法,并将这些启发式解码方法融入到多目标进化算法框架中,形成七个具有启发式解码的多目标进化算法(MOEAH)用以求解HFSSW。最后通过实验验证得出:提出的MOEAH相比混合线性整数规划模型和两种流行算法更高效,且EDD规则集成到启发式解码中可以增强算法的性能。(2)设计了位置相关维护约束下两机器流水车间调度问题(TMSSPM)并分析了一种启发式求解算法。在经典的两机器流水车间调度中,考虑每台机器上出现单次位置相关维护,包含三种情况:第一台机器需要一次位置相关维护、第二台机器需要一次位置相关维护和两台机器均需要一次位置相关维护。首先构建TMSSPM的混合线性整数规划模型,随后指出TMFSSPM的最优求解特性。通过将TMSSPM转化为二分区问题,证明该调度问题为NP-hard问题,并基于Johnson Algorithm提出了一种启发式算法HJA,证明该算法求解TMSSPM的最差性能比为2。(3)基于人机资源约束下流水车间调度的研究,设计并开发了流水车间调度桌面应用Int Schedule。选定以Qt为开发环境,以模块化的方式实现了典型流水车间调度和考虑人机资源约束的流水车间调度。在每个模块下可以实现两种功能:基于现有算例的调度问题求解和自定义调度问题的求解。每个模块下用户通过操作界面实现信息交互,进而利用调度计算引擎对问题求解,并通过甘特图、加工工件顺序和调度目标值展示调度结果。
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