● 摘要
随着全球经济的发展,生产调度与物流调度在社会的各个领域起着越来越重要的作用。同时,还面临各种不确定性因素的干扰。本文就是围绕生产与物流系统环境下的调度-重调度问题开展研究。分别针对配送和加工集成的调度问题、机器故障干扰下的单机调度-重调度问题以及新需求干扰下的应急物资多目标调度-重调度问题,对其建立了数学模型,并设计了有效算法。
本文的主要工作体现在以下几个方面:
(1)对生产和配送集成的调度问题进行研究。工件由仓储区域运送到单批处理机器进行分批加工。基于目标为总完工时间和加工成本、最大完工时间和加工成本的调度问题的现有研究成果,得到新的结论:(a)将加工成本从目标中移除,问题的复杂性仍然有效;(b)当运输工具数量为任意时,问题的复杂性仍然有效;(c)即使只有一辆运输工具时,最小化加权总完工时间的问题也是强NP-难的。
(2)研究了一类机器故障干扰下的单机调度-重调度问题。该问题初始目标为最小化总完工时间。稳定性指标为预调度和实际调度的完工时间偏差。为了更好的抵消干扰因素的影响,通过插入空闲时间生成预调度。干扰发生后采取右移重调度策略。提出了三种启发式算法。实验表明考虑空闲时间对初始调度影响的算法具有更好的性
能指标。
(3)针对地震等突发事件发生时应急物资需求存在动态变化的特点,研究了两阶段应急资源调度问题:应急救援集散中心灾前选择问题和灾害发生后的应急救援调度-重调度多目标优化问题。第一阶段采用分支定界算法确定应急物资集散中心的选取;第二阶段对于新需求干扰下的重调度问题,设计最小化总运行成本、总运行时间和最
大化满意度的多目标遗传算法。算例实验结果表明,算法可以得到满意的Pareto 前沿,从而决策者可以根据需要选择适当的优化方案实现应急救援的合理调度。
相关内容
相关标签