mts型企业生产计划优化的研究

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1、哈尔滨理工大学工程硕士学位论文MTS型企业生产计划优化研究摘要经济全球化深入和信息时代的到来,使企业的竞争力越来越体现在能源集约、管理高效和可持续发展上,因此,本文针对传统的MTS企业生产计划优化中存在的问题,研究了适合大型MTS企业的生产计划优化模型及其算法实现。论文的主要研究内容如下:首先,我们介绍了课题的来源、背景、意义及国内外在该方向上研究的现状,分析了MTS企业的发展概况及MTS企业生产计划优化存在的问题,提出了本课题所采用的总体方法。其次,对一般性MTS企业进行了投入产出分析,给出了实

2、物型投入产出表的编制方式,并着重指出投入产出表在生产结构分析中的应用,在分析主体生产与辅助生产联系与比例中的应用,以及在生产计划制定与调整等方面的应用,最后建立了MTS企业投入产出模型。再次,将已建立好的MTS企业投入产出模型与目标规划相结合,给出MTS企业生产计划确定性优化模型,然后引入模糊变量,进而建立MTS企业生产计划模糊优化模型,之后是对该模型的求解,求解过程中采用了模糊模拟、神经元网络和遗传算法相结合的混合智能算法。最后,将这一基于投入产出的模糊优化模型与相应的混合智能算法,应用于某钢铁

3、联合企业的生产计划优化中,取得了较好的结果,证明了该方法的可行性。本文通过理论分析提出MTS企业生产计划的优化模型及相应算法,并在实际算例中得到了验证,在MTS企业生产计划的优化方法及其算法实现方面提出了创新,对生产计划优化理论与生产实际均具有一定意义。关键词生产计划;MTS企业:投入产出分析;多目标优化ResearchonProductionPlanningOptimizationinMTSManufacturingAbstractEconomicglobalizationandtheadven

4、toftheinformationagehavereflectedtheincreasingcompetitivenessofenterprisesintheenergy-intensive,highlyefficientmanagementandsustainabledevelopmentand,therefore,Inthispaper,theoptimizationofproductionplanninginlargescaleMTS(MaketoStock)manufacturingisd

5、iscussed,themodelforproductionplanningandthealgorithmofoptimizationisproposed.Thepaperisorganizedasfollows:First,weintroducethebackgroundoftheresearch,includingtheoverviewofcurrentstatusandproblemsofcurrentresearchontheproductionplanningofMTSmanufactu

6、ring,andthemethodthatweusedinthispaper.Second,weapplyinputandoutputanalysistotheprocessmanufacturing,setuptheinputandoutputmodelofMTSmanufacturing,presentthemakingmethodofmaterialofinputandoutputanalysistable.Theapplicationofmaterialinputandoutputanal

7、ysistableintheanalysisofproductstructure,theproportionalanalysisofprimaryproductionandsecondaryproduction,themakingandadjustmentofproductionplanningarealsoproposed.Third,wecombinetheinputandontputanalysisoftheMTSmanufacturingtoobjectprogramming,presen

8、tthedeterministicmodelofproductionplanninginMTSmanufacturing,setupthefuzzyproductionplanningmodelinMTSmanufacturingbyintroducefuzzyvariables.Wesolvethemodelusingamixedintelligentalgorithmwhichisacombinationoffuzzysimulation,ArtificialNeuralNet

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