导读:本文包含了批量计划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:能力约束批量计划,柔性流水车间调度,遗传算法,最大完工时间
批量计划论文文献综述
柴剑彬,刘赫,贝晓强[1]（2019）在《考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题》一文中研究指出针对卷烟企业生产中的批量计划和柔性流水车间调度集成问题,构建了整数规划模型,目标函数由卷烟生产时间、生产线调整次数、卷烟质量、库存成本四部分组成。鉴于该问题的NP-hard性,设计遗传算法进行求解,通过合理设计遗传算子,避免不可行解出现。应用某卷烟企业数据得到优化排产结果,与该企业之前依照经验排产方案进行对比,发现优化排程结果在减少品牌转换次数,提高生产的连续性方面具有明显优势。该算法已作为某卷烟企业排产人员的排产参考,应用于排产决策中,取得了良好的效果,对卷烟企业制定排产计划具有一定的实际指导意义。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年10期）
程应,孙福权,陈添,刘士新[2]（2018）在《考虑两流异宽的炼钢-连铸批量计划优化方法》一文中研究指出在钢铁企业订单日益呈现多品种、小批量、定制化的实际背景下,考虑双流连铸机两流结晶器允许不同生产宽度的情况,建立了炼钢-连铸生产调度的炉次-浇次批量计划模型,设计了求解该类模型的变邻域(Variable Neighborhood Search,VNS)结合模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法。利用企业实际生产案例对模型和算法的有效性进行了验证实验,结果表明炼钢-连铸批量计划模型及VNS结合SA算法求解该类问题是有效的。(本文来源于《2018中国自动化大会(CAC2018)论文集》期刊2018-11-30）
吴子轩[3]（2018）在《考虑生产运行因素的无缝钢管热轧批量计划研究》一文中研究指出无缝钢管作为一种重要的基础工业产品,被广泛应用于国民经济的各个领域。热轧批量计划是无缝钢管生产组织管理的核心环节,其主要任务是对生产订单进行组批,并对待生产的批量进行排序。现有的热轧批量计划研究主要考虑产品的钢种、外径、壁厚等生产过程中工艺约束方面的因素,缺乏对订单交货、周期性机器检修、成品发运等生产运行中相关因素的考虑,在生产管理的实际应用中受到很大局限。论文旨在针对无缝钢管热轧批量计划,在生产工艺因素的基础上进一步考虑生产运行因素,探究问题的特点、给出相应的模型与算法。主要研究内容和创新点如下:(1)考虑生产运行因素中的订单交货因素,建立了以最小化订单交货地点和交货期差异为目标的订单组批优化模型。通过分析问题特征,提出了用于订单组批的工艺属性相同性规则和交货属性相似性规则,以此为基础设计了订单组批问题求解算法。算法首先根据工艺属性规则对热轧生产订单进行分类,形成粗批量;然后根据交货属性规则,使用层次聚类法对粗批量进一步分类,形成热轧批量。数值实验表明,该算法能够很好解决考虑交货因素的订单组批问题。(2)考虑生产运行中热轧机组周期性检修因素,将无缝钢管热轧批量调度问题转化为一类考虑周期性固定时点机器检修和机器调整时间序列相关的单机调度问题,建立了最小化机器闲置和机器调整时间的数学模型。针对无缝钢管生产中,机器调整时间与相邻批量间钢管规格变化的关联特性,提出了最小调整时间排序规则,并证明了该规则在不考虑检修计划时具有最优性。进而,根据问题特征提出了求解策略和循环求解框架,设计了针对问题特点的启发式算法,并验证了算法的有效性。(3)针对热轧机组周期性机器检修计划具有柔性时点的情况,分析了柔性时点与固定时点检修计划的共性与差异及其对批量调度的影响;将无缝钢管热轧批量调度转化为考虑周期性柔性时点机器检修和机器调整时间序列相关的单机调度问题,并建立了数学模型;对问题的复杂性进行了分析,并设计了两阶段启发式算法。算法第一阶段采用最小轧机调整时间规则获取具有最小机器调整时间的初始批量轧制序列,第二阶段对初始轧制序列进行寻优搜索。仿真实验表明该算法可以在短时间内获得较好的批量调度结果,且具有良好的稳定性。(4)针对生产运行因素中的成品运输,研究了热轧批量调度与成品运输之间的协同管理问题。根据热轧生产过程和运输过程的特点,将该问题抽象为一类考虑成品集中发运和机器调整时间序列相关的生产与运输联合调度问题,并建立了最小化生产与运输资源闲置的数学模型;证明了问题NP-hard的性质并给出了最优解的存在条件;通过对优化目标的解析分析,设计了基于规则的快速启发式算法,并通过数值实验验证了算法的有效性。(本文来源于《北京科技大学》期刊2018-05-28）
张明珠,计效园,周建新,叶虎[4]（2018）在《砂型铸造企业熔炼批量计划与调度模型及求解方法》一文中研究指出为了解决铸造企业人工制定熔炼批量计划与调度造成效率低下、资源难以优化配置、产能利用率低等问题,基于铸件交货期、熔炼炉容量利用率以及炉次间合金转换约束的考虑,构建了批量计划与调度整数规划模型。针对该模型的特点,提出了启发式的求解策略,将原问题分解为两个相互关联的子问题:(1)同炉浇注的铸件批量划分;(2)熔炼炉熔炼合金的调度,并分别采用动态规划和遗传算法进行求解。最后,分别使用仿真数据和某个砂型铸造企业的实际数据进行测试,结果验证了该模型与求解方法的有效性与优越性。(本文来源于《铸造》期刊2018年05期）
吴子轩,李铁克,张文新,王柏琳[5]（2017）在《考虑机器检修的热轧钢管批量计划方法》一文中研究指出本文从无缝钢管生产实际中提取并定义了周期性机器检修环境下的钢管热轧批量计划问题,基于无缝钢管生产的特殊性,将该问题抽象为一类考虑机器检修和机器调整时间的单机调度问题,并建立了以最小化机器闲置和机器调整时间为目标的数学模型.针对批量间的机器调整时间取决于钢管规格的变化这一特性,提出了最小调整时间排序规则,证明了该规则在不考虑检修计划时具有最优性.进而,以此为基础建立了循环求解框架,并设计了两阶段启发式算法.基于实际生产数据设计了多种问题规模的实验,验证了算法的有效性,并从实际应用角度对结果进行了分析.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2017年09期）
赵庆丰[6]（2017）在《基于改进PSO的生产批量计划问题应用研究》一文中研究指出生产批量计划问题是批量生产制造业中一个常见的实际问题,其主要目标是确定使得生产费用最小或利润最大的生产批量计划。随着社会经济的飞速进步,人们对生产制造业的期望越来越高,生产成本成为制造企业赢得市场、赢得用户、赢得利润的关键因素之一。基于节约生产成本的考虑,本文对粒子群算法在实际生产批量计划问题上的相关研究具有一定的实际应用价值。本文主要研究了几种常见的生产批量计划问题的数学模型,粒子群算法及其改进方法的研究和改进的粒子群算法在生产批量计划问题上的应用。通过利用测试函数与求解生产批量计划问题的结果表明:本研究所提出的粒子群算法的更新规则具有快速寻优的特征,提升进化算法的收敛速度,对解决生产批量计划问题具有一定的优势;与此同时,遗传算法的优胜劣汰机制又可以增加粒子群的多样性,能够使其跳出局部最优,因此,粒子群算法和遗传算法相结合的方法有利于使粒子群算法更好的全局收敛和提高收敛速度以改善算法性能。为改善算法在迭代后期难于进化的缺点,本文给出了双种群同时进化并进行信息交流的改进策略。最后,针对一个具有多级有资源约束的实践案例的生产批量计划问题,采用本文提出的算法予以求解。结果证明,本文提出的粒子群与双种群遗传算法结合的改进算法,有助于提升粒子群算法的寻优性能,能够更好的解决生产批量计划问题。(本文来源于《大连海事大学》期刊2017-09-01）
呼子宇,杨景明,侯新培,杨波,王亚超[7]（2017）在《基于离散差分进化算法的热连轧批量计划优化》一文中研究指出针对河北某钢厂连铸连轧生产线的批量调度问题,选取宽度、厚度及硬度作为跳跃惩罚函数,以最小跳跃惩罚、最大轧制距离和最小空闲惩罚作为优化目标,建立热轧批量计划多目标模型。为避免轧制计划目标函数的数量级不同引起的加权系数选取困难,将热连轧批量计划问题转化为多目标优化问题,并采用自适应离散差分进化算法进行优化。引入了考虑偏好信息的最优解选取方法,为工厂生产提供多样化的解决方案。通过离散差分进化算法优化后的批量计划,减少了热轧批量计划中的宽度、硬度、厚度跳跃,有助于提高生产效率。(本文来源于《塑性工程学报》期刊2017年03期）
白程宇[8]（2017）在《订单分配与批量计划集成优化方法研究》一文中研究指出大型钢铁企业的炼钢工序通常都具有多个并行生产车间,如何将客户订单分配给不同的炼钢车间来均衡机组负荷、提高生产效率,是钢铁生产运作管理中的一个重要决策问题。此外,炼钢车间的转炉和连铸机等大型生产设备都以批的模式组织生产,而客户订单需求呈现多品种、小批量特征。因此,如何对客户订单进行组批,制定合理的批量计划以吻合大型生产设备的批生产模式,是钢铁生产运作管理层面的另一个重要决策问题。订单分配和批量计划是密切相关的两个问题,并且相互之间的决策具有强耦合性,本文从整体协调的角度出发,研究订单分配与批量计划的集成优化问题。主要研究内容如下:(1)以订单选择车间、钢级和宽度为决策变量,考虑订单与炼钢车间兼容性、钢级间优充替换关系、浇铸宽度要求、转炉容量限制、多个车间负荷均衡等约束条件,以最小化余材发生量、优充板坯发生量、切坯损耗量、订单与车间匹配成本为目标,建立了问题的新型整数规划模型,定量刻画了问题的关键组合特征。(2)模型的组合特征带来计算上的复杂度,导致商业优化软件难以在有限时间内直接求得实际规模问题的最优解甚至可行解。提出利用Dantzig-Wolfe(D-W)分解技术将原模型分解为一个主问题和一系列子问题,每个子问题对应给定车间,钢级,宽度叁元组下的0-1背包问题。采用列生成算法对主问题和子问题进行迭代求解得到原问题的下界,以列生成算法作为定界机制嵌入分支-定界框架中形成分支-定价算法,执行分支搜索过程可获得整数最优解。(3)常规D-W分解的子问题数量多,主问题难以有效协调子问题间的耦合性。本文进一步提出多约束聚合的新型D-W分解策略。该策略将原模型按钢级(或钢级组)进行分解,每个子问题对应给定车间,钢级(或钢级组)二元组下的多背包问题,本质上是对常规D-W分解的多个子问题约束进行聚合。所提出的新分解策略降低了子问题数目及子问题间的耦合度,能够有效简化主问题求解和提升下界。在个人计算机(Intel Core(TM)2 Quad 2.83 GHz CPU 和 3.25GB 内存)上,使用C++语言实现了求解多个D-W分解模型的列生成算法,并进行数值计算实验,实验结果验证了基于多约束聚合D-W分解策略的有效性。(本文来源于《东北大学》期刊2017-06-01）
冷乔[9]（2017）在《考虑非固定提前期的晶圆生产批量计划与设备维护联合优化》一文中研究指出半导体晶圆制造系统是公认的最复杂的制造系统之一,具有设备投入成本高、工序复杂、加工产品种类多等特点。由于重入流和设备宕机等随机因素的存在,晶圆厂的生产提前期往往是非固定的,会受到设备生产负荷和可靠性状态的影响。在传统的晶圆生产计划研究和实际工厂运营中,生产提前期被认为是一个固定的值,并且设备维护和生产计划被视为互相独立的两部分,无法达到整体最优。因此,本论文将考虑晶圆制造生产提前期非固定的特点,在重入系统的环境下进行生产批量计划与设备维护安排的联合优化。首先,针对晶圆制造提前期非固定的特点,在分析传统的非固定提前期函数——Clearing Function局限性的基础上,对不同可靠性下设备提前期的函数形式与参数回归方法进行研究。假定设备的期望产出为生产负荷与期望故障次数的函数,建立具有重入加工、多产品组合及设备基于时间劣化特性的晶圆系统仿真模型。通过对仿真数据进行线性分段拟合得到考虑了可靠性的非固定提前期函数。通过与Clearing Function的对比,证明考虑设备可靠性时的提前期函数的准确度有了显着提升。随后,建立多产品重入系统的生产计划与设备维护联合优化模型。以最小化生产和维护总成本为目标,将提前期的线性分段函数作为设备产能约束条件,并假设预防性维护使设备恢复如新,设备失效依赖于绝对时间,维护和宕机都会占用生产时间。由于原始模型的维护部分包含积分,具有复杂的非线性特性,本文增加一个辅助变量来标记上一次维护发生的周期,将非线性模型转化为混合线性规划模型,使得求解效率大大提高。最后,为了研究在不同系统复杂程度和需求模式下的计划模型的表现,本论文选择了两种传统模型作为对比——考虑非固定提前期的独立决策模型及考虑固定提前期的联合优化模型,在多种实验场景下对叁个模型进行了讨论,从半导体晶圆生产的内部特性和外部环境两方面验证了本文模型的优越性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-02-20）
张春生,李铁克[10]（2017）在《炼钢与热轧批量计划协调优化模型与算法》一文中研究指出针对炼钢与热轧前后工序批量计划的协调优化问题,考虑多种连铸坯传输方式及调度层面的因素,以最小化浇次计划、轧制计划中工艺约束的总惩罚及最大化热装率为优化目标建立数学模型,并提出进化算法框架下的基于启发式规则的邻域搜素算法进行求解,依据不同的优化策略构造启发式规则生成邻域解,优化浇次计划、轧制计划及生产班次指派方案.仿真实验验证了模型与算法的有效性.(本文来源于《信息与控制》期刊2017年01期）
批量计划论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在钢铁企业订单日益呈现多品种、小批量、定制化的实际背景下,考虑双流连铸机两流结晶器允许不同生产宽度的情况,建立了炼钢-连铸生产调度的炉次-浇次批量计划模型,设计了求解该类模型的变邻域(Variable Neighborhood Search,VNS)结合模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法。利用企业实际生产案例对模型和算法的有效性进行了验证实验,结果表明炼钢-连铸批量计划模型及VNS结合SA算法求解该类问题是有效的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
批量计划论文参考文献
[1].柴剑彬,刘赫,贝晓强.考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题[J].运筹与管理.2019
[2].程应,孙福权,陈添,刘士新.考虑两流异宽的炼钢-连铸批量计划优化方法[C].2018中国自动化大会(CAC2018)论文集.2018
[3].吴子轩.考虑生产运行因素的无缝钢管热轧批量计划研究[D].北京科技大学.2018
[4].张明珠,计效园,周建新,叶虎.砂型铸造企业熔炼批量计划与调度模型及求解方法[J].铸造.2018
[5].吴子轩,李铁克,张文新,王柏琳.考虑机器检修的热轧钢管批量计划方法[J].控制理论与应用.2017
[6].赵庆丰.基于改进PSO的生产批量计划问题应用研究[D].大连海事大学.2017
[7].呼子宇,杨景明,侯新培,杨波,王亚超.基于离散差分进化算法的热连轧批量计划优化[J].塑性工程学报.2017
[8].白程宇.订单分配与批量计划集成优化方法研究[D].东北大学.2017
[9].冷乔.考虑非固定提前期的晶圆生产批量计划与设备维护联合优化[D].上海交通大学.2017
[10].张春生,李铁克.炼钢与热轧批量计划协调优化模型与算法[J].信息与控制.2017