● 摘要
生产与能力规划问题主要研究企业的生产计划和最优生产能力调整策略，包括设备添置、替换和变卖以及整个计划期内生产作业计划的编制，是生产决策领域的重要研究方向之一。本文在现有研究基础上建立了基于作业中心的能力规划模型，该模型能够描述基于作业中心的多节点制造系统，并且能够解决多个计划期的生产决策和能力决策问题。本文以该模型为出发点，从Scenario方法和报童模型两个角度研究了随机需求环境下的生产与能力规划问题，以及由随机因素带来的决策风险问题。论文主要工作如下：1、简要回顾了能力规划问题的发展，指出现有能力规划模型的不足之处；对基于作业中心的制造系统及其特点进行介绍，并建立了基于作业流程的制造系统能力规划决策模型。2、提出了求解确定性能力扩张问题的束搜索(Beam Search)启发式算法。综合使用线性松弛算法、能力聚集算法和能力扰动算法，完成了求解能力扩张问题的启发式算法。计算实验验证了该算法的有效性。同时通过计算结果分析总结了束搜索算法在不同参数条件下的计算差异。3、研究了随机需求环境下的能力规划问题。基于Scenario方法表达随机需求，分别建立了以期望收益和决策风险为决策目标的单目标决策模型。对束搜索算法进行改进，解决了在可实施性条件下可行解的构造问题，从而可以求解上述单目标决策模型。计算实验结果表明,单目标模型下收益和决策风险的最优解都不是双目标优化问题的Pareto最优解。4、研究了随机需求环境下以期望收益和决策风险为目标的双目标能力扩张问题，针对单节点多产品的能力规划问题建立了双目标决策模型。在求解策略上使用了二进制粒子群优化算法，提出了可行解构造、粒子编码、适应度函数和粒子选择方法，完成了求解算法。计算实验结果表明，该算法可以成功找到双目标优化问题的Parato前沿，验证了该算法的有效性。5、研究了随机需求环境下考虑产品交叉销售效应的报童模型，建立了集中式和竞争式决策报童模型。提出了交叉销售环境下的有效需求模型，对集中式模型和竞争式模型分别给出了最优订货量和均衡订货量的一阶最优条件，并比较了交叉销售效应和产品替代效应在报童模型中的不同影响。另外，本文也建立了基于最速下降和网格搜索的方法来求解以上模型。计算实验结果验证了算法的有效性和理论结果的正确性。 6、从报童决策的角度研究了随机需求环境下的能力规划问题。建立了随机需求环境下的生产型报童模型，并对生产能力约束下的报童模型问题进行研究，给出了静态能力约束和动态能力约束下的最优生产决策，进一步提出了考虑能力决策和生产决策的报童模型。