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军工制造型企业作为装备制造业的发展基石,担负着为国民经济和国防建设提供装备的重任。生产物流优化问题是军工企业生产规划的重中之重,为提高生产效率,降低生产成本,对军工制造型企业生产和运输的两阶段进行优化决策是提高企业整体生产水平,增强企业核心竞争力的关键。本文以某引信制造企业为研究平台,针对企业实际存在的问题提炼出两个生产物流优化问题。分别以最大化机器利用率、最小化总流水时间及运输费用为目标函数,建立生产与成品配送的协调调度优化模型。由于提炼的生产物流协调问题为NP-难解问题,智能算法在解决该类问题时的优势相对明显。本文基于差分进化算法及其改进策略,设计近似算法,为企业生产物流管理提供决策性指导建议,以提高整个企业整体的信息化水平及在同行业中的核心竞争力。主要研究以下三部分内容:(1)针对生产物流优化问题模型,设计一种参数的自适应策略加入差分进化算法,提高了算法的全局搜索和局部搜索的能力。将适用在实数范围内的变异算子及交叉算子加以改进,使其适用于基于离散型编码的生产物流优化问题。(2)针对并行机生产环境,以总流水时间及运输费用为目标函数,建立并行机生产与成品批运输的协调调度模型。基于最优解性质,设计启发式SPT-DP算法作为差分进化算法的初始策略。将差分进化算法加入insert邻域搜索的改进策略对问题进行求解。为评价算法性能,提出目标函数的有效下界。实验结果表明,基于启发式SPT-DP的差分进化算法具有较好的有效性和稳定性。(3)针对流水车间生产环境,以最小化总完工时间与运输费用为目标函数,建立二机流水车间生产与成品配送的协调调度问题。基于Johnson规则,设计启发式算法作为差分进化算法的初始策略。为提高算法效率,提出以变邻域搜索算法为改进策略的差分进化算法。为评价算法性能,提出目标函数的三个有效下界。实验仿真结果验证了本文提出的差分进化算法在解决流水车间运输调度问题的有效性。