黨欣旸

摘要：隨著時代的發(fā)展，國際經(jīng)濟競爭日趨激烈。人們對產(chǎn)品的要求逐步增高，使得企業(yè)對工件的時間規(guī)劃和做工要求上更加精益求精。實際生產(chǎn)的不確定性也越來越受到各界的重視，諸如機器發(fā)生故障的不確定性、用戶具體要求的模糊性、工件實際加工時間的模糊性等不確定因素也在車間調(diào)度中被加以考慮。而這類問題也由于更接近于實際生產(chǎn)活動而倍受關(guān)注，諸類不可預(yù)測事件具有動態(tài)性，相較于確定性的問題難度有所加深，算法也更加復(fù)雜。通過眾多學(xué)者的不斷努力，目前已經(jīng)出現(xiàn)不少的研究成果。

關(guān)鍵詞：生產(chǎn)調(diào)度；不確定性；調(diào)度建模；調(diào)度算法

1.隨機模擬和期望值函數(shù)

車間調(diào)度問題作為一個NP復(fù)雜度問題，通常用一個非線性規(guī)劃模型來描述。隨機規(guī)劃模型的一般表示形式為（1.1）：

期望值反映的是變量的平均值，能夠一定程度上體現(xiàn)隨機變量的某些特征。期望值對一些隨機問題具有非常重要的意義。因此，如果利用隨機變量期望值的性質(zhì)，上述（1.1）可以轉(zhuǎn)化為下面的隨機規(guī)劃模型：

2.隨機模擬目標(biāo)函數(shù)的確定

用Ri表示車間中的m臺可用設(shè)備；n個工件則對應(yīng)了有Tn個訂單生產(chǎn)任務(wù)，每個工件包含Ki道工序來源于其對應(yīng)的加工工序集OPiKi并由它決定了Ti的取值，記作Ti={OPi1，OPi2，…，OPiKi}；設(shè)備用Rj（1

在實際生產(chǎn)的過程中可能會產(chǎn)生許多不確定的客觀因素而影響調(diào)度的執(zhí)行，從而影響實際作業(yè)需要完成的目標(biāo)。所以要對調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化，本文的優(yōu)化目標(biāo)是完工時間較短和成本消耗較低。對于一個需要進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度的訂單來說，由于所包含的零部件的工藝復(fù)雜性程度存在差別，可以取“最慢工件任務(wù)的完工周期最短”作為時間目標(biāo)，設(shè)置信概率為η，pt表示平均加工時間，則可以用機會約束描述為：

3.生成目標(biāo)函數(shù)

車間調(diào)度的目標(biāo)之一是調(diào)度時間的最小化，不確定條件下的作業(yè)車間調(diào)度模型同樣要求得到的調(diào)度作業(yè)序列是一個作業(yè)時間最短的序列。而在企業(yè)的生產(chǎn)車間中，往往是n個加工順序不同的工件以不同的時間在m臺機器上完成加工，工序之間往往存在前后約束，所以調(diào)度時間的目標(biāo)應(yīng)該是最小化最大完工時間，所以，模型得到每一個調(diào)度作業(yè)序列所包含工件的最大完成時間，即Cmax，定義了調(diào)度模型的調(diào)度任務(wù)，即調(diào)度序列不包括已完成的工序或工件且不包括已著手的工序（該部分工序應(yīng)該繼續(xù)加工至該工序結(jié)束后再安排它工序）；運用描述了模型對于時間評估因素的要求，即得到的N個調(diào)度方案中要求取調(diào)度時間最小化的調(diào)度作業(yè)序列。評估調(diào)度時間，可以按照調(diào)度時間最小化合理調(diào)度安排各作業(yè)，同理，各個作業(yè)間如果進(jìn)行了合理調(diào)度，則各機器空余時間自然會現(xiàn)對變少，滿足作業(yè)車間對加工時間最小化的目標(biāo)?；谶@些考量，目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

小結(jié)

本章采取通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近隨機模擬的方式，成功的模擬了實際加工情況中的動態(tài)事件發(fā)生的不確定性，并用改進(jìn)的優(yōu)化算法尋優(yōu)并與單純的遺傳算法和退火模擬算法做對比顯示出了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。（作者單位：大連交通大學(xué)）

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