基于MTO的多目标优化排产模型

针对多订单情况下多产品生产计划安排研究存在不足,提出了一种新的基于订单的计划排期多目标优化模型,目标包括利润最大化与均衡生产,通过各计划期之间产量安排对各资源消耗的偏差最小化来实现均衡生产.模型存在非线性多目标,实现时采用了遗传算法,通过Sheffield GATBX利用MATLAB编程实现.     

基于均衡排产规则的钢管生产计划调度

针对钢管企业中管加工工厂生产计划调度的实际,以均衡排产规则为前提,在考虑生产连续、产线定修和前置库存的情况下,构建两层数学模型,分步骤地解决带有大规模柔性路径选择要求的多目标计划调度问题,并利用ILOG公司CPLEX软件包对其大规模的数据实例进行求解,该模型及求解思路可指导管加工工厂的实际生产计划调度,运用到软件开发中已取得良好的效果.     

基于市场和生产效率的排产研究

就生产而言,若能维持单品种长期生产,效率肯定是最高的,但考虑了市场因素以后,又是不现实的,因为生产必须随市场而动。如何更科学地编排每月的生产日计划并组织实施,尽量延长每台卷包设备生产同一品种或规格相似品种的时间,减少设备改动和换牌频次,同时又要满足上述市场的要求,这就需要在市场和生产效率间找到较佳的平衡点。     

基于JIT的某饲料厂排产方法研究

以某饲料厂的连续性生产过程为研究对象,针对缺货率高和库存量较大的问题,提出基于JIT的精益改善方案.通过引入看板、PQ分析、帕累托图和生产原单位等工具对排产过程进行改善,采用定时不定量与定量不定时结合的定定排产方式,定定排产方式使该厂的缺货率由每月的33％降低为10％,库存量由日销量的2.2倍降低为1.5倍.     

基于MCMC方法的连续时间SV模型建模研究

连续时间模型已被广泛地应用于资产定价中,但是它的参数估计仍存在许多困难.针对这一问题,利用基于Markov链的Monte Carlo模拟积分方法对连续时间的SV模型进行估计,选取上海股市的日综合指数进行实证研究,结果证明了所提模型和方法的有效性.     

基于连续时间实物期权模型的高科技企业估值研究

由于高科技公司具有类似买权的特性，如何对其进行价值评估是一个重要课题。文章以实物期权原理研究了高科技公司内在价值评估的基本方法，利用Schwartz和Moon提出的连续时间模型下的实物期权法来评估高科技公司价值，进行了实例分析，结果表明该方法有效。     

装配工序时间优化模型与算法研究

给出装配时间如何分配给各工序的问题描述,针对该问题提出了三种建模方式,并针对不同的建模方式探导了相关算法.将物料需求计划分解、车间作业调度问题求解和网络计划三者从解决实际问题的角度联系起来,为求解装配工序时间优化问题提供了可以借鉴的思路.     

基于CPM法的包装钢带排产模型与应用

针对包装钢带新旧两条生产线的实际情况,建立了混合型的包装钢带的最优产量模型,应用关键线路法(CPM)完成了产品的排序,采用LINGO语言进行了编程求解.计算实例表明该类方法适用于大规模制造型企业的产品加工排序问题.     

生产调度问题的系统研究

对生产调度问题进行了系统的描述,总结了调度问题的研究方法和策略,在此基础上讨论了现行生产调度问题研究中存在的问题与发展趋势.     

面向Jobshop调度的时间映射算法

现实的Jobshop生产环境中的生产日历和班次等把设备资源的有效工作时间段分割成离散状态。为了降低调度在确定工序开始和结束时间时的计算复杂性,提出了一种时间映射算法。通过该算法实现了离散作业时间到整数连续区间和整数连续区间到离散作业时间的快速转换;并以遗传调度算法为例,研究了时间映射算法与调度算法的融合技术,实现了在连续整数区间上的调度。研究结果表明,相比未采用时间映射算法的调度算法,采用时间映射算法能大幅降低调度在确定工序开始和结束时间上的计算复杂性,计算时间降幅达到39.7%,从而提高了调度的计算效率。     

基于蚁群算法的中小手工制造企业人员调度

根据多品种、变批量的插单式生产的复杂特性,利用集群智能这种复杂系统建模手段研究中小企业生产线组建和人力资源调度过程。在将离散的生产单元运行特点与蚁群劳动分工模型进行对比分析的基础上,根据生产任务的要求和各个生产单元的负载不同重新设计工人的属性特征和员工间调配方案,实现了由计算机自动控制的自适应劳动分工模型。实验表明数字仿真结果大致与实际情况吻合。运行结果体现了非流水线手工作业生产中的劳动力分配的自组织自适应特征。     

Evaluation of Operation Flexibility and Operation Selection in Multi-agent Based Production Scheduling

Based on the concept of operation flexibility, we study the relationship amongmultiple operation sequences and provide a flexibility measure for operation sequences. Acriterion is proposed to prioritize each operation (rather than sequence). Under the multi-agentarchitecture the criterion can be used to guide the decision-making procedure during produc-tion scheduling so that there is an adequate flexibility at each decision point. Experimentalresults demonstrate the efficiency of the criterion when it is used as a scheduling heuristic.It can increase flexibility of manufacturing systems, and consequently improve the per-formance of the systems.     

Single-item production–delivery scheduling problem with stage-dependent inventory costs and due-date considerations

This paper studies an integrated scheduling problem for a single-item, make-to-order supply chain system consisting of one supplier, one capacitated transporter and one customer. Specifically, we assume the existence in the production stage of an intermediate inventory that works as a buffer to balance the production rate and the transportation speed. Jobs are first processed on a single machine in the production stage, and then delivered to the pre-specified customer by a capacitated vehicle in the delivery stage. Each job has a due date specified by the customer, and must be delivered to the customer before its due date. Moreover, it is assumed that a job that is finished before its departure date or arrives at the customer before its due date will incur a stage-dependent corresponding inventory cost (WIP inventory, finished-good inventory or customer inventory cost). The objective is to find a coordinated production and delivery schedule such that the sum of setup, delivery and inventory costs is minimised. We formulate the problem as a nonlinear model in a general way and provide some properties. We then derive a precise instance from the general model and develop a heuristic algorithm for solving this precise instance. In order to evaluate the performance of the heuristic algorithm, we propose a simple branch-and-bound (B&B) approach for small-size problems, and a lower bound based on the Lagrangian relaxation method for large-size problems. Computational experiments show that the heuristic algorithm performs well on randomly generated problems.     

考虑工序并行的差异工件批调度研究

针对铸造车间差异工件组批多约束的问题,在工序可并行加工的前提下构建以最小化最大完工时间和最小化沙箱空置率为优化目标的并行工序批调度模型,设计一种改进和声算法求解该调度模型,提出一种单工序编解码方式和2种机器分配规则用于解决工件分批、沙箱选择、工序分配及机器选择的问题。在算法中提出一种新的和声产生方式和更新机制,同时为改善算法的局部搜索能力,加入模拟退火算法执行局部搜索过程。最后根据企业实际生产数据进行仿真实验,验证本文模型的有效性。