单件离散型生产作业排程多目标协同优化

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1、单件离散型生产作业排程多目标协同优化摘要：以某重机企业为背景，分析了单件离散型生产作业排程的特征，提出多目标协同优化问题。基于改进的田口质量损失函数，确立质量、工期与成本之间的非线性关系，综合考虑单件离散型的约束条件，构建了生产作业排程多目标协同优化模型。集成仿真技术和遗传算法，为模型求解提供了有效方法。最后将模型和算法应用到企业的生产实践中，验证了其实用性和有效性，为解决单件离散型生产排程问题提供了科学方法。Abstract：Heavymachineryenterpriseasresearchobjec

2、t，thispaperanalysesthefea.tureofproductionschedulingforone-piecediscretemanufacturingandproposesthecollaborativemulti-objectiveoptimizationproblem・BasedontheimprovedTaguchilossfunction,nonlinearrelationshipofquality,deliveryandcostisestablished.Andthemult

3、i-objectivecollaborativeoptimizationmodelofproductionschedulingiscreatedaswellassyntheticallyconsideringofone-piecediscreteconstraints・TheeffectivesolutionwasexploredforsolvingthemodelIntegratingSimulationtechniqueandgeneticalgorithm.Further,throughtheent

4、erpriseempiricalstudy,thepracticabilityandvalidityofthemodelandalgorithmisverified.Thisstudyprovidesscientificmethodofproductionschedulingforone-piecediscreteandimprovestheefficiencyandscientificoftheproductionscheduling.关键词：单件离散型；生产作业排程；田口质量损失函数；协同优化；集成算

5、法Keywords:one-piecediscrete；productionscheduling；Taguchilossfunction；collaborativeoptimization；integratedalgorithm中图分类号：TB497文献标识码：A文章编号：1006-4311(2014)15-0060-050引言单件离散型生产作业排程属于多零件、多目标、多约束、随机性等特征的协同优化问题。在制造业中，典型的如重型机械行业(简称重机)企业的生产方式，其特点是产品按订单设计，按客户需求生产，产

6、品类型多，结构复杂，生产工艺流程长，制造周期长，生产设备以通用型为主［1］。质量、工期和成本成为排程的重要目标，工艺的时序性、时间、资源等成为主要约束条件，急件插单、撤单、机器故障具有随机不确定性，故此类问题的研究是个世界性难题［2,3］。当前此类企业生产作业排程主要是凭经验、以静态为主，工期难保证，效率低、科学性差，缺少多目标协同优化理论方法。因此，本研究既具有理论意义又具有实用价值。生产作业排程优化这一NP-Hard难题吸引了国内外学者持续研究。但是关于生产作业排程多目标协同优化问题还缺少研究，关于单

7、件离散型生产排程的协同优化研究成果更少。当前相关研究成果集中在优化模型和算法方面［4-9］,而优化目标多数是考虑单目标，考虑多目标的较少，已有的多目标研究多以加权集成优化为主，李衍飞等［10］以工期、生产移动量、瓶颈设备最大产能利用率为多目标，进行加权集成优化；施国洪等［11］以项目总工期和在制品库存为优化目标，使用混合智能算法实行多资源约束调度；林薇［12］以制造周期、资源利用率、制造成本等为目标，使用启发式规则与遗传算法实现资源优化与作业调度。本课题组对此类问题也在持续研究，杨晓英等［1］采用的是多目

8、标的简单加权法，建立了基于精益物流的质量、工期、成本的多目标、多约束、不确定性和非线性问题的组合优化模型，但是没有充分考虑多目标之间的相互联系相互制约的关系。实际生产排程中，多目标中的单个目标不是独立存在的，它们是相互影响、相互制约、相互耦合的关系。同时它们之间的竞争性和复杂性也使得其优化问题变得十分困难。因此本课题的研究具有一定的挑战性。田口质量损失函数是描述质量特性值波动所造成的损失与偏离目标值的差平方或偏差均方成正比［1