考虑机器-模具双资源约束作业车间优化调度的研究

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1、摘要经典的作业车间调度模型是建立在加工任务单一的以机器作为资源约束的基础上,但在很多实际的制造车间调度问题中,任务的加工除了需要机器以外,还需要同时占用其他的资源。由于车间资源的有限性使得这些作业在调度时受到多资源的制约,因此多资源约束的调度模型更加贴近实际的生产过程,研究该类问题具有重要的现实意义。制造业是我国国民经济的支柱产业,随着产品设计、材料,生产制造等技术的快速进步,我国注塑行业的产品在国内外市场占据的份额逐步扩大,成为不可忽视的加工制造领域生力军,注塑加工的生产模式主要分为两大类,一类是小批量多品种(高值少量)的生产模式,单个产品价值高、生产数量少,如彩电、冰箱

2、类产品零件的注塑加工,另一类则是大批量大规模(低值大量)生产模式,这类生产特点为单个产品价值低,产量要求非常大,这种模式生产的产品广泛用于文教、体育和日常生活等大量相关领域,在社会经济发展中起着重要作用。本文以注塑生产中低值大量生产模式为背景,根据该类企业作业车间的调度问题特点,在经典作业车间调度问题研究的基础上,提出了考虑设备一模具双资源约束的调度问题的模型和求解方法。本文首先介绍了目前车间调度问题的研究状况、研究方法及发展趋势,根据实际的企业需求,研究了多资源约束问题中的双资源约束作业车间调度问题。以注塑生产行业中“低值大量”生产模式下为背景,对双资源约束作业车间调度问

3、题进行研究。本文的主要研究如下:1)研究和建立了设备.模具双资源约束调度模型;对目前车间调度及多资源约束调度问题研究现状进行了简述,针对本文问题的来源,对考虑机器设备和模具的双资源约束调度进行描述,建立了模型;2)模型求解方法研究;分别从正排算法和倒排算法对双资源约束调度问题的求解进行了研究。启发式活动调度算法和基于效率函数倒排算法分别已用于求解多资源约束调度问题和单资源调度问题,本文在原方法的基础上对算法进行适当改进,以适用于本文广东丁业大学工学硕士学位论文的机器设备和模具的双资源约束调度问题。通过实例对算法可行性,有效性进行了验证。3)系统设计最后,在本文所研究的理论基

4、础上,设计了机器设备.模具双资源约束作业车间调度原型系统,主要包括用户及权限管理模块、基础数据管理模块、作业调度模块三部分,并给出了系统运行实例。关键词:双资源约束;作业车间调度;启发式;倒排算法ⅡABSTRACTModelofclassicaljobshopschedulingproblemwasbuiltonthebasisthatprocesswasonlyundermachines’constraint.Butinpracticalmanufacturingjobshopscheduling,operationsnotonlyneedmachinesbutother

5、resources.BecaIlSeoflimitationsofjobshopresources,schedulingaremultipleresoufcesconstrained.Modelofmultipleresourcesconstrainedschedulingisclosertopracticalproduction.So,studiesonthissubjectfieldareofgreatsignificance.Manufacturingisapillarindustryofnationaleconomy.Withtheproductdesign,mat

6、erialsmanufacturingandothertechnologiesrapidprogresses,China’Sinjectionindustrymarketsharebothathomeandaboardexpandedwhichisbecomingafreshforceinmanufacturing.Injectionproductionmodeismainlydividedintotwokinds:oneissmallvolumeandmulti·species(highvalueandsmallvolume),likeTVsandrefrigerator

7、s.Theotheroneislargevolumeandlargescale(10wvalueandlargevolume)whosecharacteristicsaresingleproductwithlowvalue,verylargeoutput.Itiswidelyusedinteaching,sportsanddailylife,andplaysallimportantroleinsocialeconomicdevelopment.Thispapertooklowvalueandlargevolumei

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