递阶生产计划模式中综合计划层建模及求解

根据某大型发电设备制造企业由大型、高精度、稀有设备决定生产率的特点，提出了其递阶生产计划控制模式中综合计划层的生产计划优化模型，并根据其部分设备具有可换性的特点设计了一种具有X和Y两个染色体的遗传算法XYGA进行求解。由于传统遗传算法的染色体适配值评价方式在求解大规模生产调度问题时效率很低，本文根据XYGA的编码方式定义了父代个体与子代个体的相似度，并据此以一定可信度通过插值方法由父代适配值估计子代的适配值。仿真试验表明，改进后的算法FXYGA在对最优解影响不大的情况下节省了50％～70％的计算时问。

不确定需求下多品种离散型制造业的模糊递阶生产计划模型研究

随着经济的发展以及市场竞争的日益加剧,生产计划的制定越来越被离散型生产企业所重视,如何分配各产品在各个时期的生产量,准确有效地制定出生产计划,使企业获得最大收益并为企业决策提供依据,是目前的重点研究内容。递阶生产计划(Hierarchical Production Planning,HPP)是一种常见的处理多品种制造业生产计划与调度问题的方法,由于产品市场需求的不确定性,单纯地确定型递阶生产计划不能为企业提供稳定可行的生产计划,对此在递阶生产计划中引入模糊规划来处理不确定性问题,建立了模糊递阶生产计划模型,引入某灯具制造厂的实际数据,然后用运筹学优化的软件Xpress-MP进行求解,为企业提供良好的生产决策。

现代制造系统递阶生产计划研究

应用递阶生产计划(HPP)模型研究多约束条件下复杂制造系统的生产计划与调度问题,通过引入三层递阶结构建立按时间和产品大类分解的多目标生产计划模型,针对制造系统生产计划的特点提出了生产作业管理的研究思路。

多产品环境下的一种递阶生产计划系统

为求解多产品环境下带顺序相关调整时间(成本)的递阶生产计划问题,提出了一个两层模型。上层的综合生产计划模型求得各产品类在各时段的生产计划,下层的族分解模型则将上层得到的计划分解到所属的各产品族。为避免当族分解模型中各产品族间的调整时间较大时,上层得到的综合计划不可行,将调整上层计划所带来的额外费用集成到族分解模型的目标函数中,从而可以最优地调整得到综合计划。最后,利用某模具制造企业的数据进行了验证,结果表明,所提出的递阶生产计划模型比整体的方法求解规模小,比传统的递阶生产计划模型的成本低。

最优递阶随机生产计划与控制

研究了敏捷制造车间 ( AMW)中的最优递阶随机生产计划与控制问题 .首先根据实际需要建立关联方程有延迟的车间生产的随机非线性规划模型 ,即一种求解动态优化问题的静态优化模型 .为求解方便将其转化成确定非线性规划模型并通过引进约束进一步转化成线性规划模型 .然后 ,提出分别用卡马卡算法和基于卡马卡算法的关联预测法进行求解 ,并编制了相应软件 .

基于卷烟生产计划优化的HPP框架及总生产计划模型

为解决卷烟生产计划优化问题,根据卷烟生产工艺及产品特点,基于递阶生产计划(Hierarchical Production Planning,HPP)方法设计了卷烟生产计划的分层优化框架。该框架包括3层,最上层为总生产计划层,确定较长周期内产品族的生产安排;中间层为卷包分组计划层,确定卷包分组中各牌号的中长周期计划;最下层为制丝批次计划层,确定制丝生产批次投料顺序及时间。以总生产计划层为例,建立数学模型并利用动态规划方法求解,采用实际生产数据对该模型及求解方法的有效性进行仿真验证,结果表明:仿真数据所表示的平均库存水平和总生产成本比实际生产数据分别降低60%和30%以上,所建立的总生产计划模型优化效果显著。该方法为实现卷烟生产的成本最优化提供了参考。