考虑机器维护行为与工件退化效应的单机调度问题

论文摘要

生产调度被广泛应用于工程、计算机和生产管理等诸多领域,在制造业和服务业中扮演着重要角色。生产调度的主要目的是研究如何对生产生活中的问题建立扼要的模型并对其进行分析:使用既有的数学性质、设计智能优化算法使所求的目标函数最优以满足企业及下游客户的需求(如最小化加工成本、最大化利润、最小总流转时间、最小总延误时间等)。然而,一般而言,传统的生产调度模型通常只考虑整个调度周期内加工工件的调度问题,并不考虑加工机器或设备的可用性及可靠性。同时,传统的生产调度模型一般假设工件的加工时间恒定。但是在实际的加工过程中,加工设备的情况会对生产调度产生不同程度的影响:机器由于磨损、腐蚀或工人的倦怠疲劳等原因发生故障导致停机、工件的加工时间延长,即工件产生了退化效应);而工人的熟练度增强或加工设备的顺利磨合可令工件的加工时间缩短,即工件产生了学习效应。因此,加工设备持续可用、加工工件的恒定加工时间的问题假设在现实世界的生产生活中并不完备。据此,本论文考虑单台机器的加工情景下的工件加工,与机器维护行为的整合调度模型。本文考虑了两个模型。第一个模型:基于机器的可用性约束条件,本论文提出了工件具有退化效应、机器具有定期维护行为的单机成组调度问题。其中,工件的加工时间随加工过程的推进而增加,即工件具有退化效应,且为重叠的退化效应:即工件的实际加工时间与其前面工件的总加工时间相关。此外,该整合调度模型的机器维护在每一组的完工/加工前进行,即每完成一组工件加工后,机器需进行强制维护。设备的维护时间与前一组工件加工的流转时间相关。同时,机器的维护时间也随设备加工过程的推进递增。第二个模型:基于系统的可靠性理论和约束条件,提出了工件具有退化效应、机器具有随机维护行为的单机调度问题。其中,加工工件仍沿用与工件正常加工时间相关的重叠退化效应。然而,该模型中机器的维修维护行为由设备可靠性性质决定。在可靠性理论下,机器的维护行为包括预防性维护与修复性维护。当机器发生随机故障时,对其执行修复性维护,使之恢复至可接受的运行状态;而为了提高机器的可靠性,减少机器的随机故障数,减少工件因退化效应产生的额外加工时间,每加工一个工件前/后,还需判断是否对设备进行预防性维护。对于工件具有退化效应、机器具有定期维护行为的单机成组调度问题,本文研究分析了加工工件中的最优组内加工序和最优组间加工序的性质,并提出了一个多项式时间算法,对工件的最优加工顺序及最小制造期进行求解。对于工件具有退化效应、机器具有随机维护行为的单机调度问题,本文首先对问题进行特殊情况的分析,得出了最优序需满足的条件,并据此给出两个定理。随后,根据提出的定理,本文对该模型进行了可行解的冗余去除,以便快速找到全局最优解。再次,本文利用问题性质,提出两种基于贪心算法和遗传算法思想的启发式算法,并使用MATLAB优化软件对提出的启发式算法和传统的遗传算法进行效率对比,研究结果表明,第一,启发式算法的精确性和效率受到工件数量、工件的退化效应以及工件的正常加工时间的影响;第二,在问题实例较小时,本文提出的启发式算法得到的解与最优解无异,说明本文提出的启发式算法的准确性高。第三,在问题实例较大时,本文提出的启发式算法得到的解与传统的遗传算法得到的解相比更好,且启发式算法得到的机器维护策略更可靠。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 肖淑娴

导师: 程明宝

关键词: 单机调度,成组加工,维护行为,机器可靠性,启发式算法

来源: 广东工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,企业经济

单位: 广东工业大学

分类号: O221;F273

DOI: 10.27029/d.cnki.ggdgu.2019.000503

总页数: 63

文件大小: 6893K

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