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针对西服大规模个性化定制中的服装部件间匹配周期长,筛选区的部件积压严重的现象,从优化西服投产秩序出发,构建部件同步生产模型,减少服装部件匹配时间和调动次数。本研究根据企业实际情况,采用遗传算法优化订单的投产安排,对西服生产车间中的48个款式、200件订单、36个工位等生产要素进行模拟仿真。实验结果表明:优化前投产规则的订单完成时间为26 784 s,优化后为25 134 s,效率提升了6.2%。采用优化后投产规则与吊挂生产线调度优化相结合的方式更能显著减少筛选区在制品数量,在制品部件积压峰值数由18件降低至9件,订单完成时间从原来的25 134 s降低至23 035 s,筛选区内平均调动在制品次数由2.89次减少至1.925次。  相似文献   
2.
针对服装供应链平台的服装多个生产订单与多个制造商间的相互匹配与双向推荐问题,首先分析了下单方和制造商的双方交易需求,然后构建了双方效用评价指标结构和偏好效用函数,最后采用Gale-Shapley(GS)算法策略建立了基于偏好排序的服装生产订单双向匹配模型。实验采用6个订单与6家制造商的数据进行双向匹配模型验证,专家问卷分析结果表明了其匹配结果的稳定性和可接受性,实现了下单方对匹配结果的平均接受率达到94%,接单方对匹配结果的平均接受率达到89%。结果表明:基于订单效用评价体系和GS策略的双向匹配模型能充分反映下单方的交易需求和制造商的接单意愿,在考虑博弈双方的交易需求下,匹配模型能有效地提高服装供应链平台上的下单与接单匹配推荐结果的准确性和稳定性。  相似文献   
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