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【硕士论文】试析基于订单管理的纺纱企业调度问题研究(论文范文)

星级: ★★★★★ 期刊: 《江苏纺织》作者:储星 周俊浏览量:2875 论文级别:最新本章主题:算法和订单原创论文: 5156论文网时间:2013年5月2日审核稿件编辑:Silvester本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:4155 评论次数: 7253

导读:本论文是一篇关于算法和订单方面的优秀论文格式如何修改,对正在写有关于基于订单管理的纺纱企业调度问题研究论文的写作者有一定的参考和指导作用,免费供学生们阅读下载。

储星周俊 (东南大学江苏南京210096)

【摘要】本文研究了纺纱企业基于订单的生产模式,分析了车间机台调度的特点.以准时交货为目标,建立了JIT调度的数学模型,并应用遗传算法对其进行求解,结果显示该方法有效.

【关键词】纺纱;生产调度;遗传算法;准时制生产

【中图分类号】TS103。

生产调度环节是企业生产管理的核心,也是整个企业管理最烦琐和最难管理的环节.生产调度问题常常被称为排序问题或者是资源分配问题,它是针对一项可以分解的工作,探讨在尽可能地满足约束条件(如交货期、生产机型、工艺路线)的前提下,通过下达生产指令,安排其组成部分使用哪些资源以及加工时间及加工的先后顺序,以获得产品制造周期最小和成本的最优化.

纺纱企业的生产模式是典型的基于订单式的,目前绝大部分企业的计划调度工作都是由调度员采用手工编排的方式完成的,不仅效率较低,而且缺乏对整个生产流程和生产周期的精确化控制.

本文通过对纺纱企业调度问题的研究,结合南通某纺织公司的实际情况,将遗传算法应用在纺纱车间调度的问题上,实现自动化地按订单进行机台生产的安排.

1纺纱企业调度的流程与特点

纺纱企业是典型的小批量多品种的基于订单的生产模式,所谓订单型生产,就是企业的产品大部分的生产任务来自于客户下达的生产订单.在接

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到订单后,由各部门进行合同评审,审核的内容主要是考察能否在不影响现有订单的同时按时交货,以及生产的产品质量能否满足客户要求等.只有审核全部通过,才能与客户签订正式订单.对于正式生效的订单,生产计划部负责制定细纱的生产计划,根据生产计划来制定原料需求计划,并由调度员安排细纱机机台生产品种及其生产时间并向相关车间发送调度单.各车间收到调度单后,根据生产品种和数量安排各道工序机台的生芦.其流程如图1所示.

作为纺织企业,其生产还有其特殊性,主要表现在:

1。1一般的制造企业在生产时,一台设备上制造或加工的零件数都是离散量,但纺织企业的生产量可以为连续量.

1。2不同的品种在同一机台上的产能也不同,甚至有些品种只能在固定的机型上生产.而在本文讨论中,假定机台可以生产所有品种.

1。3在生产的过程中,当一台设备完成了一种产品的生产,在其开始生产另一种产品之前,通常需要对其进行一定的工艺调整,如更换齿轮、穿棕、穿筘等工作.因此不宜为小批量的订单安排过多的开台数.

1。4纺织企业生产设备的生产能力并非固定不变的,它会根据生产设备的速度、挡车工操作的熟练程度、车间环境、半成品的质量控制等因素的变化而有所不同,而这些因素在安排生产计划时有些是无法进行准确预测的.因此,在实际生产过程中,肯定会出现与计划不相符合的情况.而在本文讨论中,则全部假设是在比较理想的情况下进行推理和运算,即这些因素的影响都处于比较平均的水平.

这些特殊性的存在使得一般的车间机台调度策略很难实施在纺纱车间的机台调度问题上.

2调度问题数学模型的建立

设有n个订单,其需求量分别为Ol,02,…,0.,交货期上限/下限分别为dEl,dE2.…,dEn/dl,dTl,dT2,…,dTn.该模型求解的目标是得到各订单品种的开始生产日期Bi与开台数量Mi,使各订单尽量在交货期间内完成.提前和拖后均认为是损失.如提前完工会带来库存费用、保险费用及产品变质造成的损失等;而延期则会带来合同罚金、信誉下降等损失.这便是如今受到理论界和工程界普遍关注的准时制(just in time,JIT)生产的指导思想.

不同的品种具有不同的工艺和号数(度量细纱的粗细程度的单位,常以“Tex”表示),所以机台对于不同品种的生产能力不同.为了简便计算,本文先将各品种的需求量进行标准化:首先,将各订单需求量减去已有库存量,得到实际需要生产的数量,然后分别乘以各个订单对应品种的标准化系数,得到在开台数量为1的情况下完成该订单所需的天数:

3调度问题的求解

3。1算法的选择依据

生产调度问题本质上是大规模组合优化问题,是NP完全问题,传统的数学规划方法难以求解.因此,寻找实用的求解方法一直是研究的重点.近年来在这方面已经取得了不少研究成果,特别是遗传算法等智能求解方法,具有普遍适用性和经验复杂性等优点,为解决较大规模的优化问题提供了比较可行的方法.

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种模拟自然界生物进化机理的随机优化算法,自美国Michigan大学的Holland教授于1975年提出以来,在包括组合优化在内的众多领域获得了广泛应用.它具有隐含并行性和全局搜索性两大特点.GA以一个种群中的所有个体为对象,利用随机化技术指导,对一个被编码的参数空间进行高效搜索.

基于以上原因,本文应用了一种改进的遗传算法对基于订单管理的纺纱企业调度问题进行求解.

3。2自适应的交叉率与变异率

遗传算法的参数中交叉率Pc和变异率Pm的选择是影响遗传算法行为和性能的关键所在,直接影响算法的收敛性,Pc越大,新个体产生的速度就越快.然而Pc过

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大时遗传模式被破坏的可能性也越大,使得具有高适度的个体结构很快就被破坏;但是如果Pc过小,会使搜索过程变得缓慢,以致停滞不前.对于变异概率Pm,如果Pm过小,就不易产生新的个体结构;如果Pm过大,那么遗传算法就变成了纯粹的随机搜索算法.针对不同的优化问题,需要反复实验来确

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定Pc和Pm,这是一件繁琐的工作.

本文采用一种自适应遗传算法,Pc和Pm能够随着适应度自动改变.当种群个体适应度趋于一致或者趋于局部最优时,使Pc和Pm增加,而当群体适应度比较分散时,使Pc和Pm减少.同时,对于适应度高于群体平均适应度的个体,对应较低的Pc和Pm,使该个体得以受到保护进入下一代;而低于平均适应度的个体,对应较高的Pc和Pm,使该个体被淘汰掉.因此,自适应的Pc和Pm能够提供相对某个接的最佳Pc和Pm.自适应遗传算法在保持群体多样性的同时,保证遗传算法的收敛性.

3。3算法的实现

3。3。1编码策略:

编码是算法应解决的首要问题,遗传算法中的进化过程是建立在编码机制基础上的,编码对于算法的性能影响很大.本文采用二进制编码,用二进制编码交叉可以产生的遍历搜索空间的不同个体大于用浮点数编码的情况.也就是说,就交叉操作而言,二进制编码的搜索能力比浮点数的搜索能力强.并且,种群的个体数目越大,二进制编码的搜索能力的优越性就体现得越充分.设有n个订单,则编码表示方法如下:

3。3。3选择操作:

使用排序选择机制来获得个体被选中的概率,即首先将种群内的个体按适应度大小排序,其中适应度最大的排第一位;然后对所有排序号以某种规则选取,使排位越靠前的个体被选中的机会越大.排序方法克服了比例适应度计算的尺度问题,与比例方法相比表现出更好的鲁棒性.

3。3。4交叉操作:

因为在编码分为开始日期和开台数量两个基因串,对不同字段的基因进行交叉没有太大意义,所以交叉操作仅限于相同基因串之间.本文将每个点都作为潜在的交叉点,采用均匀交叉( Uniform crossover)的方式,即随机地产生与个体等长的0-1掩码,掩码中的片段表明了那个父

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个体向子个体提供变量值,如图2所示.均匀交叉类似于多点交叉,可以减少二进制编码长度与给定参数特殊编码间的偏差,它的算法与离散重组是等价的.

3。3。5变异操作:

本文使用位点随机变异.

3。3。6自适应的的交叉率Pc与变异率Pm:

4结束语

本文针对纺纱企业的实际运作流程,研究了其中的订单排产的调度问题,建立了以JIT为目标的优化模型,算例说明所建模型行之有效,对纺纱企业的生产可以起到较好的辅助决策作用.

[ 参考文献 ]

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