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• 本文标题：生产调度中干扰管理模型研究.docx
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• 内容摘要：生产调度中干扰管理模型研究与实践学院：专业：姓名：指导老师：工业自动化学院工业工程学号：职称：中国·珠海二○二○年五月诚信承诺书本人郑重承诺：本人承诺呈交的毕业设计《脉动式无级变速装置的仿真及设计》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，设计使用的数据真实可靠。本人签名：日期：年月日生产调度中干扰管理模型研究与实践摘要在企业的生产过程，会遇到各种各样的干扰事件，导致初始调度方案（Productiocheduling）不再最优甚至不再可行，如何能够快速调整调度方案，降低干扰事件对生产系统产生的影响是我们现在企业生产调度研究的一个重点。干扰管理是一类新型研究方案，主要就是研究干扰事件对于各行业所产生的影响并通过一系列研究手法产生新方案并运用到实际过程中，本文将干扰管理的思想引入生产制造系统中，减少与消除干扰事件对生产系统所产生的影响。流水车间问题是一类典型的生产调度简化模型，加入干扰因素使得该模型具有了一定的研究价值，通过对干扰事件进行扰动度量，干扰问题以新工件到达为背景构建流水车间干扰管理模型，并引入客户这一行为主体来度量新调度方案客户的满意度。针对干扰管理模型求解的特点，利用以求解速度快，效率高为特点的微粒群算法对该干扰管理模型进行求解，通过算例实验得出新调度方案，利用以前景理论与模糊理论构建的客户不满意隶属度函数对新调度方案进行评估。关键词：干扰管理；流水车间；微粒群算法；前景理论；模糊理论AbstractIntheproductionprocessofenterprisestherewillbeavarietyofinterferenceeventsresultingintheoriginalschedulingschemeisnolongeroptimalorfeasible。Howtoquicklyadjusttheschedulingschemeandreducetheimpactofinterferenceeventsontheproductioystemisakeypointofourcurrententerpriseproductiochedulingresearch。Interferencemanagementisanewtypeofresearchschemewhichmainlystudiestheimpactofinterferenceeventsonvariousindustriesandgeneratesnewschemesthroughaseriesofresearchmethodsandappliesthemtotheactualprocess。Inthispapertheideaofinterferencemanagementisintroducedintotheproductionmanufacturingsystemtoreduceandeliminatetheimpactofinterferenceeventsontheproductioystem。FlowShopProblemisakindoftypicalsimplifiedproductiochedulingmodelwhichhasacertainresearchvaluebyaddinginterferencefacto。Bymeasuringtheinterferenceeventstheinterferenceproblembuildsaflowshopinterferencemanagementmodelbasedonthearrivalofnewworkpiecesandintroducesthebehavioubjectofcustometomeasurethecustomeatisfactionofthenewschedulingscheme。Accordingtothecharacteristicsofsolvinginterferencemanagementmodelparticleswarmoptimization(PSO)algorithmwithfastspeedandhighefficiencyisusedtosolvetheinterferencemanagementmodel。Anewschedulingschemeisobtainedthroughtheexampleexperiment。Thenewschedulingschemeisevaluatedbythemembehipfunctionofcustomerdissatisfactioncotructedbyprospecttheoryandfuzzytheory。Keywords:interferencemanagementflowshopparticleswarmoptimizationprospecttheoryfuzzytheory目录1绪论61。1研究背景61。2国内外研究现状61。3研究意义81。4研究方法与目标82干扰管理过程分析102。1研究范围的确定102。2干扰管理定义及决策分析113流水车间干扰管理模型研究133。1问题描述133。2干扰管理模型构建133。2。1流水车间调度初始方案确定133。2。2流水车间扰动分析及干扰管理模型构建153。3主观因素扰动分析163。4主观评价函数构建173。4。1前景理论概述及函数运用173。4。2模糊理论概述及隶属函数确定194算法分析与研究224。1微粒群算法简介224。2微粒群算法在流水车间调度干扰管理问题中的运用245算法实验与结论285。1干扰调度算例测试285。2主观扰动度量及干扰管理模型评估316总结33致谢34参考文献35附录一外文文献37附录二外文文献翻译45附录三MATLAB源程序代码501绪论1。1研究背景随全球经济发展愈发迅速，市场多样性化，不断地冲击着传统的制造行业，传统制造业内外环境不断地发生变化，生产制造型企业面临诸多挑战，如客户的要求更加多样性，追求品质的保证，客户群体越来越多，差异化管理需要更好的体现，这样就需要要求企业的运作需要更加合理，并且企业内部门间的合作更加密切与复杂，反应更加迅速，生产更加灵活。市场间竞争不断的加剧，企业生产计划不能有效进行，或者生产中各部门配合不协调，生产车间调度不合理等等都会影响到整个生产系统的正常运作，因此企业在对待这些问题方面都下足了许多功夫，企业的生产制造系统也越来越灵活，这主要便体现在了企业生产调度的过程，所谓调度，意思便是企业或其他社会各组织通过对自身现有资源的合理分配从而达成某一目的，那生产调度就是企业管理人员进行编排生产计划的工作，目前我国制造业的基本的生产调度工作就是提前将需要加工的工件合理的分配好作业流程以及加工次序，并且准确编排好加工开始的时间，在满足约束的条件下优化一些性能指标，同过软件在电脑上进行生产排产的操控，然后将需要工作的工件安排到各个机器前，由生产作业人员根据作业指导手册开始工作。目前，在以前所接触到的车间生产调度问题[1]中，我们大多数遇到的假设条件时，机器运行过程中不会出现失误，人员能够连续做一系列的工作，生产过程能够稳定进行等等的理想条件。然而，我们处在一个客观的世界，客观世界的繁杂以及多样性往往会出现各种各样不确定的事件，在实际生产环节进行的过程中，往往会出现不可预测的不确定事件，这些在企业生产过程中发生的不确定的事件，我们将它们称为干扰事件，干扰事件多种多样，对生产系统有着不同程度上的影响，可能影响到加工过程的干扰事件例如，机器出现了故障，转换工序过程出现异常，员工操作出现异常等；可能影响到加工环境的干扰事件例如，订单分配不均，紧急订单突发加入，供应商出现问题，人员短缺等等。这些干扰事件的发生，会导致整个生产过程效率降低，更严重甚至导致初始调度方案不在可行，而如何解决干扰事件的发生，以及如何能够降低干扰事件对整个企业生产环境带来的影响已经成为行业主要研究的方向。1。2国内外研究现状在干扰管理方法兴起之前，国内外学者就已经开始从多个角度来研究干扰事件以及不确定性决策的问题，慢慢形成了很多种理论以及方法[23]，其中重调度方法以及鲁棒调度方法是最多也是研究最广的两个方法。重调度方法研究的是当生产系统运行过程中遇到不可逆的不确定性事件影响也可以将其称为干扰事件，以干扰事件发生后系统的状态为基准，进行全局重新优化的过程，重调度方法通过对系统进行全局最优的调整，从而生成一个最优的方案，但是这种方法有一个非常明显的弊端，它没有结合企业实际状况来考虑当新方案偏离了原始方案之后会给系统造成的影响，这就有可能造成新调度方案比原始方案相差较远，这就会给系统带来较大的偏离成本，而对于偏看中成本的企业来说，这种方法明显是不可行的。鲁棒调度方法它不是一种调整方案，它是在初始方案生成的时候就已经考虑未来可能发生的不确定事件，以有可能的标准来制定调度方案，所以当不确定事件发生时，鲁棒调度方法能够很大限度的保证了原调度方案依然可用，但是这种方法可能会造成生产资源上的浪费以及生产效率降低的情况，并且在系统产生扰动较大的情况下，并不适用。关于干扰管理[4]的研究国外的起步比国内早，并且很多专家学者都着重于研究问题的建模以及研究新型算法对其求解并求更优方案，而且应用的领域多为航空与物流行业，并且取得了很多显著的经济效益，而干扰管理国内的研究起步较晚，在05年遭遇的中国松花江污染事件，以及07年在北方暴风雪事件的发生之后，干扰管理才开始逐渐走进国人的视野，开始受到国内学者的广泛关注。文献[5]CLAUSENJ等人主要研究了干扰管理运用到航空工业、物流及生产管理等方面的应用，提出了一些干扰管理的研究方法，并且取很好的效果，文献[6]研究了不可预测的干扰事件对航班调度影响的问题，采用飞机编排重新规划、推迟班次及取消班次等一系列措施来对飞行调度方面进行干扰管理方面研究，并且通过具体的案例证明了干扰管理方法的有效性与实用性。文献[7]针对台湾航班的干扰管理问题提出了一个多目标的进化算法，这个进化算法混合了传统的遗传算法和多目标算法。在物流方面，文献[8]通过研究干扰管理思想，总结了目前国内物流配送行业存在的一系列问题，提出了几点基于干扰管理思想的干扰问题研究的思想；文献[9]中杨文秋等主要研究了车辆调度行驶时间延迟的物流配送情况，从各个行为主体方面对其进行扰动度量，并得出干扰管理模型在进行求解；在生产调度方面，国内外的研究也算是刚刚起步，近几年来也越来越研究的深入，文献[10]中Bassem等针对最小化最大完工时间的PFSP调度问题，提出了一种新型的基于模拟退火启发策略的混合型组合微粒群优化算法，并通过模型求解以及具体的实验算例，有效的验证了这种新型算法的性能比传统的微粒群算法更好，更有效，同时也比也比遗传算法更加简洁；文献[11]中Yang等主要针对于流水车对加工时间可控的新工件达到干扰管理问题进行研究，并且该干扰管理模型以总完工时间最小为目标，设计了一种新型启发式算法，并通过案例实验证明了该算法的可靠性；文献[12]中刘春来等针对工件同时具有学习和退化效应、机器具有可用性限制的这个问题，建立了可预见性单机干扰模型，最后证明了最优排序具有的性质，然后建立了相应的拟多项式时间动态规划算法；潘逢山[13]等针对流水线加工环境中有新工件到达的干扰事件情况，以最小化最大完工时间结合最小化偏离时间即最大完工时间加上初始方案最大完工时间与调整方案最大完工时间两者之差作为生产系统的优化目标，建立了干扰管理调度模型，并通过微粒群算法将其求解，加以实例进行运用。文献[1617]主要介绍了在考虑行为主体情况下的干扰管理模型研究，提供了建立主观扰动因素的度量函数的依据，并通过算法加以求解，通过对行为主体扰动最小的前提解出最优调度排序。综上国内外对于干扰管理模型研究所述，干扰管理经历了几十年的发展，在各个领域都有了研究出了不一样算法逻辑以及模型，虽然这一系列方法有利也有弊，但对干扰管理的研究提供了一定的研究手段以及研究方向，并且在很多领域上都取得了一定的成果，通过研究不确定事件对系统带来的影响并且利用干扰管理的方法也成为了目前各领域所研究的一个重点途径。。1。3研究意义干扰管理的概念，早在上个世界七八十年代有所研究，一直到九十年代才有一个明确的提出，最早应用于航空领域，一次因环境问题而被迫停运两天的机场使得该的研究，为该公司研究了一套恢复航班正常运行的软件，很好的解决了突发事件产生的干扰问题，在2000年元旦期间的暴风雪以及后面的9。11事件中都为该公司节省了一大笔的支出。随着干扰管理的研究在航空领域取得了重大的研究突破之后，越来越多的专家学者关注到了这一问题，并且慢慢的将这种思想尝试应用到其他领域，例如医疗卫生、公共安全、服务业、制造业等等，慢慢的为干扰管理的思想形成奠定了一定的基础，在我们制造业的生产系统中，目前的研究往往针对于一些调度方面的优化，很少有后面应对干扰事件的一系列研究，干扰管理的思想同样适用于这些方面，如何能够保证生产系统高效有序的运行，产生干扰对系统的扰动最小，这是生产计划过程中很有必要且很有意义进行的工作。1。4研究方法与目标本文在干扰管理研究的基础上，对流水车间干扰进行扰动度量分析，并在解决客观扰动问题的前提下，对干扰管理所研究出的调整模型继续进行主观因素上的度量，因为当客观扰动事件发生时，所处的生产系统受到扰动势必会对各个行为主体造成影响，对行为主体的的决策[18]产生一定的扰动，本文主要考虑两个行为主体，一是对客户方面，势必会考虑交期对客户本身的影响，发生扰动事件而造成交期延长，对客户本身就是一个干扰事件，这时便需要度量客户对交期延长的不满意度，而越低的不满意度则表示客户受到的影响越低，这里也是我们需要考虑的一个方面；二是对企业生产管理者方面，企业生产管理者在制定生产计划时，不仅需要考虑生产调度方面的最优，还需要考虑生产成本方面，发生扰动事件可能会对生产计划产生干扰，而此时可能会对工件的完工时间收到延长而导致生产成本增加，这也是我们在对干扰事件发生时生产新调整方案后需要评估的一个地方，所以为了更好的满足企业对扰动分析与干扰模型构建的需求，在研究干扰管理模型并求解出调整方案后，引入一种能够更加全面评估行为主体扰动度量的方法，本文所设计的扰动度量方法是将以前景理论为概念描述，与模糊理论所表达的数学函数相结合，得出基于行为主体方面的的隶属度函数，再对调整方案进行评估，调整方案的实施对行为主体方面受到的扰动大小，这也能够对干扰管理模型实现一个更加全面的研究。故本文研究流程如下：干扰管理研究背景及意义概述初始模型建立模型扰动分析主观扰动因素分析干扰管理模型建立干扰管理模型求解及评估总结2干扰管理过程分析2。1研究范围的确定在企业中，生产系统是一个典型且复杂的人际交互的过程，影响到生产系统运作与执行的不确定性事件的种类有很多，比如机器突发故障，员工短缺，新紧急订单的突然加入等等，每种不确定性事件对整个生产系统产生的影响都各不相同，或多或小的扰动也影响着扰动度量方法的使用，在内外因素相结合的影响下，有学者将生产调度过程中有几率发生的干扰事件进行了更加细致的分类[19]，如下表1表1客观不确定性事件分类紧急订单新加入生产设备故障客户订单变更交付事件变更质量问题加工困难员工短缺原料不足以上的分类都是从客观的角度出发，总结了生产系统中客观扰动事件，在生产环节中，我们还需要考虑到一个非常重要的不可或缺的因素，那就是人，人的日常行为会对我们生产系统的整个调度过程产生一定的影响，并且有可能在一定的程度上超越其他客观扰动事件产生的影响，例如工人心情的影响，客观因素下导致工人的效率降低；客户的满意度，当客户的订单因客观事件而产生延期并且对客户产生了不可逆的影响，那么客户的满意度就会大大降低，当超出客户的容忍极限时，可能导致客户不再与企业进行合作，这样从长远的企业发展目标来看，这也是一个非常不利的因素，也就是本文所要研究的主观不确定性事件造成扰动的影响，在不确定事件中，主观不确定性事件很难单独发生，一般情况下伴随着客观不确定事件的发生而发生。干扰问题的研究是在干扰事件发生后在尽量与原方案的偏差较小的情况下进行重新设计与优化，它不像重调度方法那样在应对对整个生产系统的生产计划的彻底重新优化与编排，通过干扰管理方法，能够快速得到一个对生产系统干扰扰动最小的调整方案，值得注意的是，这个方案不一定是生产系统调度最优的方案，但必须是一个能无限接近于最优初始调度状态的方案。针对以上所论述的不确定事件，本文我们主要讨论因客观因素而相混合造成的干扰事件对所处生产系统造成的影响，并通过研究这个干扰事件造成的影响产生的扰动，研究主观不确定性事件造成的扰动，包括对客户满意度的扰动，对工人工作效率的扰动以及企业生产管理者的扰动，对三者的利益进行权衡，度量系统的扰动程度，以此构建针对于主观因素与客观因素的扰动度量函数，并且根据函数以及实际的一些生产情形，建立数学模型，在根据这个数学模型的特点选择合适的算法对问题进行求解与实验分析验证。本文选定一个特定的客观事件，探讨与研究新紧急工件的加入对原生产计划的扰动导致行为主体行动方面产生的影响。2。2干扰管理定义及决策分析干扰管理[4]在生产调度领域的研究还不是非常的多，并且研究时间比较短不如其他领域研究的透彻，首要的原因是生产调度是一个组合优化的问题，求解起来困难很多，多个目标函数或存在矛盾，最优解获得较为困难，并且干扰管理所兴起的时间较为短暂，从概念的提出到得出明确的定义也经历了非常多的时间，在2004年，干扰管理在专家学者的研究下，给出了更加明确的定义：干扰管理可以根据在实际过程中遇到问题的特点以及对其扰动分析的性质，构建出一种相对应企业特点的干扰优化模型，并且通过模型求解需求的特点，采用有效的求解算法，对初始方案进行局部优化，使得系统扰动最小。在模型求解过程方面，总结国内外学者对干扰管理的研究发现，在对干扰事件进行分析以及模型建立方面，模型表示一般有两种表现形式，图与数学模型，图主要有两种表现模型如下表2表2图的表现模型时空网络模型结合时间与空间，更直观的描述各个网络组成要素间的关系，主要运用于有多个平等网络节点的网络体系干扰恢复博弈模型在博弈论的前提下，提高原计划的鲁棒性能以应对干扰事件另外，数学模型则是运用最多也是用途最广的模型，可以根据拟解决的问题的条件不同，产生不同的数学表达模型，其中最普遍的干扰管理数学模型是由两部分组成：一是初始方案数学模型，如式1mi。t。（1）可得出为该模型最优解二是扰动发生后的扰动度量数学模型，如式2mi。t。x+y=（2）其中，y用来衡量初始方案的解与新方案的解x之间的偏离；用来衡量与原调度方案偏离的大小。从这个定义中，我们可以知道，干扰管理的研究主要是由以下的步骤如图1图1干扰管理研究路线3流水车间干扰管理模型研究3。1问题描述流水线式生产是现在多数企业所利用到的生产方式之一，也是当代生产线最常用的技术，自上个世纪50年代起，就已经开始了有流水线式生产方式，如今已经成为了一种很成熟的生产技术，并且得到了广泛的应用，我们常见的流水线调度问题可以做下列的描述，例如十个不同TV屏幕（模组）的组装，但是它们的加工顺序一样，可以大致分为以下几个作业步骤：放背板，放灯条，固定连接线，安装扩散板，安装膜片，安装玻璃，组装中框面框等，不同的任务有不同的操作设备和人员，而且各任务不能跨步骤进行，这就是一条简单的流水线生产情况，如何安排这十个不同的TV屏幕进行组装，这就是流水车间调度问题[2021]。将其抽象化，我们可以这样描述：在一条生产线上，有n个零件同时到达，生产线上有m个设备，每个零件都要经过这m个设备，、、···，1≤i≤n。它们工艺路线完全相同。这样我们就可以研究它们的生产调度问题，通过它们各自的加工时间，合理的编排各个零件的加工顺序，能使得所有零件的总加工时间最小，这就是一个比较普遍的Flowshop排序问题，通过建立数学函数模型，通过模型的求解，容易得出这些工件的最优调度方案。当生产计划下单，工单排产之前。突然有新的一批紧急工件到达，需要跟原工件一同进行生产，这时候，原最有调度方案可能会产生变化，并且使得整个生产调度受到干扰，这时生产线上的情况就会发生变化，客观因素以及主观因素都会受到不同程度的扰动影响。3。2干扰管理模型构建3。2。1流水车间调度初始方案确定流水车间调度模型我们首先需要确定调度的目标，一般情况下，加工企业都会以最大完工时间最小化为目标，建立目标函数模型，确定了目标函数，对该工单生产计划假设如下：工件集合中每个工件的加工路径都一致，并且每个工件都需要在每一台机器上进行加工；一个工件不允许在两台机器上同时加工，并且每台机器不能同时处理两个两个及以上工件；各个工件的优先级一致；各工序的准备时间包含在加工时间内且加工时间为定值；为区别各个工件与机器的不同，定义工件，i=12…n，机器j，j=12…m，并设表示工件i在机器j上所需要的加工时间，表示工件在到机器k之前所经历的时间与在机器k上的加工时间之和，k=12…m，设A=｛｝为工件集合，表示最优调度排序，表示调度排序的最大完成时间，于是有（3）表示当第一个工件在第一台机器加工时，工件的完工时间就等于加工时间；，i=12…n（4）式4表示当第个工件在第一台机器加工时，工件的完工时间等于的完工时间加上工件在第一台机器的加工时间；=，k=12…m（5）式5表示当第一个工件在第k台机器时，工件。。。
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