基于约束理论的混合流水线生产问题启发式调度方法研究

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1、上海交通大学硕士学位论文基于约束理论的混合流水线生产问题启发式调度方法研究姓名：刘宏申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：席裕庚20050101基于约束理论的混合流水线生产问题启发式调度方法研究摘要混合流水线HybridFlowShop简称HFS调度问题是一类复杂的调度问题由于调度涉及任务资源时间的三维性建立HFS调度问题精确的数学模型是非常困难的HFS调度问题属于NPHard问题目前主要采用启发式分支定界局部搜索等现代优化算法本文将启发式算法中基于约束理论(TheoryofConstraintsTOC)的DBR(Drum-Buffer-Rope)控制策略运用到一

2、类具有多品种可重入批处理以及在制品数量约束的混合流水线生产系统根据调度方法和目标的不同建立HFS分层调度算法模型上层整数规划层利用约束理论静态分析生产线的加工能力将动态加工排序问题简化为资源分配问题建立以订单生产为目标函数生产线资源加工能力为约束方程求解生产计划的整数规划方程通过方程求解辨识系统瓶颈规划层重点分析了多订单系统中的阶段瓶颈移动现象以及订单约束下规划算法对系统资源分配的有效性中层缓存控制层利用DBR方法在瓶颈缓存与原料投放之间建立拉动策略有效地保证了瓶颈的加工能力通过在投放点加入工件选择策略抑制在制品数量约束下能力受限资源引发瓶颈转移缓存控制层重点分析调度层瓶颈转移

3、的原因以及平衡能力受限资源生产能力方法的设计下层设备控制层设计机器的加工策略通过对普通机器建立简单的启发式排序规则减小了调度算法的运算规模并增强系统的稳定性针对批处理和可重入等特殊设备建立相应的处理规则以维持生产线工件流的稳定最后利用面向对象技术建立混合流水线调度系统仿真模型并结合一条活动房生产线进行了仿真验证关键词混合流水线TOCDBR调度瓶颈ResearchofhybridflowshopbasedonTOCAbstractHybridFlowShop(HFS)schedulingproblemisakindofcomplicatedschedulingproblemswh

4、ichinvolvetask,resourceandtime.HFSbelongstoNP-HardProblem,whichisdifficulttobuildexactmathematicalmodel.Currentlyitismainlysolvedbysomemodernoptimizationalgorithmssuchasheuristic,branchandband,localsearchandsoon.InthisthesistheDBRcontrolstrategyintheTheoryofConstraints(TOC)isappliedtosolveth

5、eHybridFlowShop(HFS)schedulingproblemswithreentrance,batchprocessingandconstraintsonworkinprocess(WIP).Alayeredschedulingmoduleisestablishedforthedifferentobjectivesandmethodsofscheduling.IntheupperlayeranintegerlinearprogrammingisadoptedbasedonTOC,whichsimplifiedthedynamicschedulingproblemi

6、ntoastaticresourceallocationone.Anintegerlinearprogrammingwithorderobjectiveandcapacityconstrainsonresourceintheshopisusedtosolvetheproductionplan.Thephenomenonofstagebottleneckshiftinginmulti-ordersystemandtheefficiencyofsourceallocationiswellanalyzedinthislayer.Themiddlelayerisbuffercontro

7、llingofbottle.ThislayerprotectsthecapacityofbottleneckbasedonDrum-Buffer-Rope(DBR)controlstrategyandinsertsajobselectingruleonthejob-releasetimetobalancetheCapacityConstraintResource(CCR)whichwascausebottleneckshiftingundertheconstraintsofWorkinPro