不确定条件下鲁棒性生产调度的研究

论文摘要

生产调度是CIMS(Computer Integrated Manufacturing System)和CIPS(Computer Integrated Processing Systems)的一个重要组成部分，是生产管理的核心和关键技术。合理的生产调度方法可以为企业部门带来显著的经济效益。随着对生产调度问题研究的不断深入，人们逐渐发现现实世界中存在的不确定因素对生产过程和调度过程的影响不可忽略。由于各种不确定性因素的存在，使得应用确定性的模型很难取得预想的结果，经典的离线计算最优输入并开环执行的方法一般不会产生最优的性能，在线的调整在所难免，这使得调度问题成为一个需要不断优化的动态过程。如何在复杂的不确定环境中寻找合理的调度方法，使调度具备一定鲁棒性的同时，又具有一定的最优性是调度问题中的一个难点，具有重要的理论和实际意义，也是本课题的研究目的。 不确定优化理论为科学的解决不确定条件下的生产调度问题提供了理论基础和新的思路，但在计算及反应决策者态度等方面仍然需要进一步研究。本文以不确定优化为理论基础，通过对模型，主要是随机规划和鲁棒优化模型的分析和改进，提出几种不确定条件下寻找鲁棒调度策略的新方法，并以化工批处理过程的短期调度过程为例，建立了不确定条件下的鲁棒调度模型，给出了模型的算法以及调度策略的实现方法。 在回顾了确定性、不确定生产调度的发展历史，阐述了不确定优化理论的研究现状和不足之后，本文对不确定条件下的鲁棒性生产调度方法进行了研究，主要研究内容和成果概括如下： 首先研究了不确定条件下生产调度的柔性、稳定性和鲁棒性，给出了相应的定义和测量指标。指出不确定条件下的生产调度问题实际上是一个调度策略的选择问题，由于不同的生产背景、不确定情况，以及决策者不同的决策态度，导致选择的调度策略不同。给出了选择鲁棒调度策略的基本原则和建立鲁棒调度数学模型时应注意的问题。 生产调度过程中经常出现一些随机因素，为调度模型的建立和求解造成了一定的困难。在工程中经常采用的期望值模型简单，但很多情况下不能保证所求解的鲁棒性。为此本文对期望值模型的鲁棒性能进行了分析，给出了

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号说明及缩略词注释
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 确定性生产调度问题的描述及研究现状
• 1.2.1 离散制造系统的生产调度
• 1.2.2 连续过程的生产调度
• 1.2.3 批处理过程的生产调度
• 1.3 生产调度过程中的不确定因素
• 1.3.1 不确定信息的分类
• 1.3.2 生产调度中不确定因素的分类
• 1.4 不确定条件下生产调度问题的研究状况
• 1.4.1 优化后分析
• 1.4.2 反应式调度
• 1.4.3 鲁棒调度
• 1.4.4 滚动调度
• 1.5 不确定优化问题的建模和处理方法
• 1.5.1 灵敏度分析
• 1.5.2 随机规划
• 1.5.3 模糊规划
• 1.5.4 鲁棒优化
• 1.5.5 多目标优化
• 1.6 优化算法
• 1.6.1 智能求解算法
• 1.6.2 分解算法
• 1.7 本文研究内容
• 第二章 生产调度的鲁棒性及鲁棒调度策略
• 2.1 引言
• 2.2 生产调度的柔性
• 2.2.1 关于柔性
• 2.2.2 生产调度的柔性概念
• 2.2.3 生产调度的柔性指标
• 2.3 生产调度的稳定性及稳定度
• 2.4 生产调度的鲁棒性
• 2.4.1 生产调度的鲁棒性概念
• 2.4.2 生产调度的鲁棒性指标
• 2.5 鲁棒调度的策略选择
• 2.5.1 调度策略
• 2.5.2 鲁棒调度策略的选择原则
• 2.6 鲁棒调度的数学建模
• 2.6.1 模型的鲁棒性
• 2.6.2 建立鲁棒调度模型的注意事项
• 2.7 小结
• 第三章 考虑鲁棒性的生产调度期望值模型
• 3.1 引言
• 3.2 某些调度问题期望值模型的鲁棒性能分析
• 3.2.1 随机参数的概率分布关于原点左右对称
• 3.2.2 随机参数的概率分布关于期望值左右对称
• 3.2.3 随机参数的概率分布满足其他情况
• 3.3 期望值模型的鲁棒性约束
• 3.3.1 随机参数独立有界
• 3.3.2 随机参数独立单边有界
• 3.4 优化算法
• 3.4.1 分组遗传算法
• 3.4.2 随机模拟
• 3.4.3 基于随机模拟的遗传算法
• 3.5 应用举例
• 3.6 小结
• 第四章 基于补偿的鲁棒调度策略
• 4.1 引言
• 4.2 机会可控的补偿随机规划模型
• 4.2.1 随机规划问题的机会约束和补偿
• 4.2.2 机会可控的补偿模型
• 4.2.3 以遗传算法和单纯形法为基础的分解算法
• 4.2.4 仿真举例
• 4.3 基于补偿的鲁棒调度策略
• 4.3.1 基于补偿的鲁棒调度策略的定义
• 4.3.2 多目的化工批处理过程短期鲁棒调度数学模型
• 4.3.3 仿真举例
• 4.4 小结
• 第五章 基于在线调整的鲁棒调度策略
• 5.1 引言
• 5.2 鲁棒调度新策略的基本思路
• 5.3 具有分解结构的批处理过程短期优化调度模型
• 5.3.1 问题的提出
• 5.3.2 存储的时间函数
• 5.3.3 数学模型
• 5.3.4 模型的结构分析与计算
• 5.4 处理时间不确定的鲁棒调度新策略的实现
• 5.4.1 最优的基本调度策略
• 5.4.2 在线调整方法
• 5.5 仿真举例
• 5.6 小结
• 第六章 不确定条件下生产调度问题的三阶段决策方法
• 6.1 引言
• 6.2 不确定条件下的三阶段决策过程
• 6.3 三阶段调度模型
• 6.3.1 变量的分类
• 6.3.2 数学模型及变量的处理方法
• 6.3.3 对模型的说明
• 6.4 模型在化工批处理过程中的应用
• 6.4.1 变量的分类
• 6.4.2 数学模型
• 6.4.3 三阶段决策过程的实现
• 6.5 仿真分析
• 6.6 小结
• 第七章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 课题期间撰写的文章和参加的科研项目
• 学位论文评阅及答辩情况表