墙纸行业生产调度与统计系统的分析和应用

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1、第一蕈绪论入四种实现方法结果差异。1995年，Reeves[IH提出了一种求解Flowshop问题的遗传算法，采用NEH(Nawaz—Enscore—Ham)启发式算法提供初始解，并使用了动态变化的变异概率，初始概率很大，为O．8．Linn等[12】(1999)简单综述了多阶段HFSP(Hybridflowshopproblem)l拘若干研究现状，但未涉及到智能优化算法的设计。Santos[¨】等给出了求解HFSP最大完成时间的一个下界，可用于检验次优化方法的性能好坏。XiaoI“1等提出了HFSP问题的一种遗传算法。综上所述可以看出，虽然对车间调度领

2、域的研究已有几十年的历史，但至今尚未形成一套系统的方法与理论，并且多数研究忽略了很多重要的因素，建模时对真实环境进行了大量的简化，离应用尚有不小的差距。在实际生产企业中，有不少制造企业的生产流程介于离散型生产和连续型生产之间，我们称之为半流程型生产。对于这种类型的企业生产管理问题，若简单地以离散型生产理论或连续型生产理论加以考虑，在作业计划的制订、控制、优化时往往会遇到不少问题。这样不但不能对原有的生产过程进行有效的控制，而且甚至会给原来的生产过程带来新的问题。因此，本文尝试用一种基于置换编码的遗传算法和人工安排相结合的一种策略来解决这种半流程制造业(

3、典型企业为墙纸生产厂家)的生产调度问题。1．2．2研究方法总的来说，生产调度方法可分为精确算法(如运筹学方法)和近似算法。近似算法又可以分为两大类：基于排序的方法和基于分派规则的方法。基于分派规则的方法只能得到可行的调度方案，不可能得到最优的调度方案，而基于排序的方法有可能得到最优的调度方案。基于分派规则的方法通过分派规则确定工序的开工时间，从而形成一个可行的加工顺序，而基于排序的方法是先有一个可行的加工顺序，然后才确定每个操作的开工时间，并对这个顺序进行优化Il“。运筹学方法。由于生产调度是～类组合优化问题，属于NP．完全问题，随着问题规模的扩大，会

4、发生组合爆炸，算法复杂性呈指数增长，只能求解规模不太广东工业大学硕士学位论文大的问题。再加上运筹学方法自身的局限，人们在应用运筹学方法时，不得不附加一些脱离实际环境的假设，这在一定程度上导致了理论研究与实际应用之间的差距。系统仿真方法。基于仿真的方法，如离散事件系统仿真、Petri网，不单纯追求系统的数学描述，侧重对系统运行中逻辑关系的描述。仿真技术不仅能对生产调度方案进行比较评价和选择，分析系统的动态性能，而且能够选择系统结构参数。仿真方法不足之处在于每一次仿真运行只是对实际加工过程的～次抽样，不能进行有效的优化。[161基于知识的方法。后来，调度问

5、题的解决方法开始转向人工智能。常见的智能调度系统是基于专家系统技术实现的。由于专家系统中知识获取和推理速度这两个瓶颈，人们将注意力转向了神经网络方法。其中，多层前馈的BP网络是应用最广网络之一。但是，神经网络理论还存在许多缺陷，例如训练速度慢，易陷于局部最小和全局搜索能力弱等。开发新的知识搜索策略(如启发式搜索)和自学习系统(如归纳学习、神经网络、基于案例学习)将成为这一领域的未来研究方向。启发式方法。从生产实践中，人们总结、提炼出很多行之有效的经验和规则，用来解决实际调度问题，这类方法被称为启发式调度方法。用于调度的这些规则被称为调度规则、分派规则、

6、优先规则或启发式规则。上述概念之间大体相同，略有差异。这种方法的本质是：按照规则从尚未调度工序的一个子集中选择一个工序进行调度，直到所有的工序都被调度为止。由于调度规则是基于经验和特定问题，所以没有普遍适用的规则存在，某一规则只能运用于一定场合的问题，而且没有企图去直接优化某一性能指标，所以求得的解也只是可行解。邻近搜索。这种技术是随机性和启发式的，当搜索解空间时，它们仅对选定的成本函数值的变化做出响应，因此通用性强。尽管这种技术需要的运行时间比启发式方法长，但解的质量能得到显著提高，这类方法包括局部搜索、模拟退火法、列表寻优法和遗传算法。在调度问题领

7、域，它们都是基于排序的方法。1．3本课题研究的目的和意义经济全球化和信息化时代的来临，竞争的压力迫使企业必须提供更具弹性的第一覃绪论客户服务和不断的缩短接单到交货(Order-To．Delivery：OTD)的前置时间，以保证更高的准时交货率。面对如此严峻的挑战，ERP／MRPII系统中以传统物料需求计划(MRP)系统为核心的计划逻辑已无法满足日益复杂的采购、生产和销售一体化的运筹规划。而且，企业采取有单就接和粗能力的生产排程方式，为了不延误交货期，只好采取加班或者外包来满足订单交货期。此外，由于MRP不考虑能力的限制，又可能造成原料，装配件采购计划无

8、法配合生产计划，以致影响既定生产进度，而造成无法满足客户交货期或成本过高的恶性循环。本研究希望