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现代企业竞争不仅靠先进的生产工艺和生产设备,还要靠先进的管理技术。生产计划是化工企业CIMS的核心部分,是其生产管理的重要内容,也是最为薄弱的环节。采用合理的生产计划方案可以有效地降低生产成本、均衡资源利用率、提高生产效率,为企业带来很好的经济效益。生产计划优化问题的研究一直受到运筹学、管理学、计算机应用等学科的专家和企业管理者的关注,无论是理论研究,还是应用系统的开发都受到学术界、企业界的关注。因此对化工行业生产计划问题的深入研究,有重要的理论意义和工程应用价值。本文系统阐述了微粒群算法及其在化工行业生产计划中的应用,研究了化工行业中的多种计划模型,并在单层计划模型的基础上研究了两层的计划模型,并将微粒群算法用于各种模型的求解。具体研究内容如下:1.研究了化工行业中广泛存在的一类多级多产品多约束混合生产过程计划问题。针对该问题建立了以产品利润最大化为目标,包含资源、生产工艺和能力等约束的基本计划模型,并在该模型的基础上建立了考虑节能减排因素的混合生产过程计划模型和多目标混合生产过程的计划模型。2.针对多级多产品多约束混合生产过程计划问题存在的复杂约束条件,分析了智能优化方法中的多种智能约束优化技术,提出了一种基于比例和动态上下限编码的微粒群算法来处理该计划问题中的多种约束条件。3.研究了化工行业带资源约束的单级多产品多周期连续生产两层计划问题,建立了考虑库存费用非线性的混合整数非线性规划模型,并将其分解为适合微粒群算法编码的两层模型。针对批量计划方法求解该问题易产生非法解的不足,提出了一种调节各时段资源分配的修正策略,并探求了递阶方法求解两层计划模型有较好效果的原因。4.在上述理论工作的基础上,结合化工企业实际生产情况,设计并开发了化工企业智能生产计划系统。最后,对全文研究工作进行了总结,展望了化工企业生产计划模型和算法研究的前景。