改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度时段.docx

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1、改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度时段一、相关研究述评 　　很多学者已展开ASC进产存运销的调度研究，成果颇丰。在知网搜索主题为“敏捷供需链”及“调度”的2000年以来文献有83篇；在EI数据库中做同样查新，得到外文61篇；在Springer数据库中也做同样查新，得到16篇；经过比对，EI库与Springer库有5篇重复者，有效外文文献合计72篇，因此中外文相关文献共计155篇。经过系统梳理，ASC调度研究分类如下： 　　1.运筹规划法。文献[1]研究两工厂构成的ASC的产运协同调度，运用混合整数

2、规划求解运能无约束条件下的最优调度解。文献[2]研究零产品库存下MTO型ASC的产运协同调度，求解了最优生产路线及运输路径。文献[3]研究MTO型ASC的产运一体化调度，构建面向交货期延迟违约费、运输费及加班费最小化等多目标的最优动态调度规划模型，给出求解方法。文献[4]研究倒行树状结构ASC的供产运动态调度问题，基于生产运输批量和运输配送变量设计，构造并探究总成本最低的供产运动态优化调度模型，提出适宜有效的动态规划算法。文献[5]评估MC模式下供应链动态调度的矛盾性，基于供应链总收益和成员满意的双视

3、角，分析供应链动态调度的收益偏好决策，建立非线性调度规划模型，示例检验了模型适用性。文献[6]剖析大规模定制下ASC动态调度的影响因素，开发建立有针对性性、适宜MC模式、随机约束下、供需链调度优化的动态规划模型，论述了优化调度目标的合理性，解释优化调度实现过程，对变量赋予随机数值，仿真MC模式下复杂、多目标、动态优化火车生产供应链调度过程，经验证效果理想，并展望其实践应用。文献[7]研究面向确定性需求的多级ASC调度，构建期量约束下的线性规划模型，以高度柔性及精益性实现为目标而开发两阶段调度贪婪算法。

4、文献[8]鉴于ASC复杂性以及其组成部分的生产系统规划的过大计算量，引入一种生产总体规划及确定最佳生产起始点的新方法——夹点分析法，通过混合供需数据而深刻理解ASC运作过程，简化再计划及快速决策，并提出混合整数规划模型求得最优调度解。实证分别取自单一产品以及单处理机生产的多产品，前者的最优生产计划用加法模型求得；对于后者，也给出一种算法以优化多产品出产顺序，其计算次数仅为传统解法的1/6。 　　总第437期 　　孔令夷：改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度时段 　　···· 　　商业研究 　　201

5、3/092.遗传算法。文献[9]研究ASC模式下混凝土预拌站及施工地的短期动态产运调度，使用传统遗传算法（TraditionalGeneticAlgorithm，简称TGA）求解交货期刚性约束下的调度方案最优解。文献[10]研究ASC质量兼容产运调度问题，融入模糊理论构建质量及成本约束下的生产和运输一体化调度模型，该模型以模糊化交货期客户满意度最优为目标函数，并提出了模型求解的遗传算法。 　　3.其他元启发式算法。除了遗传算法以外，还发现不少其他算法用于ASC调度方案求解。文献[11]设计供需链调度矛

6、盾解决途径，剖析动态调度机制，采用蚁群算法寻优供需链运作动态调度。文献[12]剖析拉式供需链动态调度本质，指出调度瓶颈，引入针对性改进蚁群算法，数值实验显示寻优性较强。文献[13]研究多工厂构成的ASC的产运动态调度，提出引入并行工程以实现订单的准时生产、及时交货，面向零排队时间及零空闲时间，设计启发式算法寻优无限产能条件下的动态调度方案。文献[14]研究面向大规模定制的ASC集成调度问题，以信息及过程集成作为调度目标，建构整合供应商评选及外协商排序的综合调度优化模型，开发了稳定且有效求解的蚁群算法。

7、文献[15]构建面向多个不同地点市场的单机生产、单个运输工具的产运销协同调度模型，调度目标是作业到达累计时间最小化，该问题被证明是强NP难问题，开发了多项式时间算法。　　4.其他定性方法。文献[16]分析供需链协同调度过程及相应使能模型，论述大规模定制环境下协同供需链调度模式及实施架构，但是缺乏对调度技术的探究。文献[17]剖析ASC制约因素及追究其复杂矛盾性，系统性描述动态优化调度的三方面瓶颈环节，评述因素、矛盾及瓶颈之间的交互关系，基于此，设计优化调度对策，然而并未给出有效的定量计算方法。 　　对

8、以上几类文献进行归纳及分析评鉴，都能发现存在明显的局限性。首先透析运筹规划法，所求出的调度解方案与车间现场的单元调度偏差太大；仅仅采用静态、单一的调度方法来解决动态、多变的ASC调度问题，效果必然大打折扣；适用性较差，只能得到非常有限的应用价值，而不能满足ASC动态调度的实际需要。其次，TGA存在早熟收敛及冗余迭代的常见固有缺陷，导致求解效率低，而且经验证只能获得局部最优解，无法获得全局最优解。环境如果发生变化，传统算法就显得无能为力，还必须考虑更高级算