【正文】 d對投產(chǎn)順序進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化過程如圖420所示：圖420優(yōu)化后得出最佳投產(chǎn)順序?yàn)椋簑1(12) →w1(8) →w8(10) →w2(6) →w2(6) →w3(20) →w6(12) →w9(6) →w7(20) →w9(8) →w5(10) →w5(10) →w4(12) →w9(6) →w6(8) →w2(8) →w8(10) →w4(8)。在變批量調(diào)度方式下的最佳調(diào)度結(jié)果如圖421所示。圖421該調(diào)度方式的總生產(chǎn)周期為10小時10分鐘50秒。兩種方案的結(jié)果對比如表48所示。調(diào)度方法生產(chǎn)周期非變批量調(diào)度12小時53分鐘變批量調(diào)度10小時10分鐘50秒表48采用變批量調(diào)度可明顯縮短總生產(chǎn)周期。 仿真結(jié)論通過實(shí)例1和實(shí)例2的仿真驗(yàn)證結(jié)果可知，運(yùn)用本文的變批量調(diào)度算法得到的優(yōu)化調(diào)度相對于傳統(tǒng)調(diào)度情況下的優(yōu)化調(diào)度有較大的優(yōu)勢，能夠提高設(shè)備的利用率，縮短生產(chǎn)周期。同時，eMPlant軟件中的GA優(yōu)化模塊，具有非常強(qiáng)大的優(yōu)化功能，對于解決生產(chǎn)調(diào)度問題有很大的幫助。第五章 總結(jié)與展望 全文總結(jié)作業(yè)車間調(diào)度問題屬于NP難的組合優(yōu)化問題，尋找具有多項(xiàng)式復(fù)雜性的最優(yōu)算法幾乎是不可能的，但越來越多的學(xué)者進(jìn)行不斷的探索。本文基于eMPlant仿真軟件，采用一種變批量調(diào)度算法來進(jìn)行車間作業(yè)調(diào)度問題的優(yōu)化研究，獲得了比較好的調(diào)度結(jié)果。本論文的主要工作如下：；闡述了車間調(diào)度的基本概念；簡單介紹了變批量調(diào)度，并與傳統(tǒng)調(diào)度進(jìn)行了比較。，簡單介紹了其分類；與傳統(tǒng)調(diào)度進(jìn)行了細(xì)致的比較，分析并建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；最后對其研究現(xiàn)狀進(jìn)行了簡單介紹。；對變批量調(diào)度的分批策略進(jìn)行了研究；對仿真方法的幾個關(guān)鍵問題進(jìn)行了分析介紹。；對仿真軟件進(jìn)行了簡單的介紹；利用仿真軟件建立仿真模型，通過實(shí)例來說明變批量調(diào)度算法的可行性。 車間調(diào)度存在的問題與研究展望 車間調(diào)度目前存在的問題在車間調(diào)度領(lǐng)域，已經(jīng)有大量的優(yōu)化方法得到了廣泛的研究與應(yīng)用。應(yīng)該說，從理論研究的角度而言，這方面的經(jīng)典調(diào)度理論已經(jīng)較為成熟，但這些方法在實(shí)際生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用一直不是很理想，主要表現(xiàn)在一下幾個方面：（1） 調(diào)度模型有局限性調(diào)度模型的局限性主要表現(xiàn)在兩個方面：模型不具有通用性?，F(xiàn)有大多數(shù)的建模及優(yōu)化調(diào)度算法，只是針對某一個經(jīng)典算例，例如Flowshop問題、Jobshop問題或者柔性作業(yè)調(diào)度問題展開。一旦求解的問題改變，相應(yīng)的問題建模方法就要改變，而原先的算法也不再適用，必須重新?lián)Q用新的方法建立數(shù)學(xué)模型和求解優(yōu)化即缺乏較為通用的建模方法和優(yōu)化算法。這也導(dǎo)致了這些方法在實(shí)際運(yùn)用中的難以展開。特別是蟻群算法對復(fù)雜問題的描述很弱，只能通過建立二維的析取圖模型進(jìn)行優(yōu)化。因此針對車間調(diào)度問題，需要研究通用的建模方法以及與之相應(yīng)的優(yōu)化算法。模型對實(shí)際生產(chǎn)約束的考慮不夠。經(jīng)典調(diào)度理論雖然在數(shù)學(xué)上很完全，但在研究問題時對于真實(shí)環(huán)境進(jìn)行了大量的簡化，進(jìn)而導(dǎo)致了調(diào)度模型脫離了生產(chǎn)實(shí)際，因此優(yōu)化的結(jié)果很難直接應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。如果按照這些算法進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃的安排，會造成正反饋的累積效應(yīng)，使得計(jì)劃越來越脫離實(shí)際。（2） 優(yōu)化目標(biāo)單一現(xiàn)有的大部分調(diào)度問題都是只對單一的時間目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，而對其他的指標(biāo)研究較少，特別是對多目標(biāo)情況下的優(yōu)化問題研究更少。但在實(shí)際的生產(chǎn)中，調(diào)度目標(biāo)往往具有多樣性，而且各個目標(biāo)之間是相互制衡的。這也導(dǎo)致了企業(yè)不愿意運(yùn)用單一目標(biāo)的調(diào)度算法來指導(dǎo)實(shí)際的生產(chǎn)計(jì)劃。因此，如何從單一的時間目標(biāo)擴(kuò)展到多個單獨(dú)目標(biāo)進(jìn)行調(diào)度算法的研究，進(jìn)而再在多目標(biāo)情況下進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化的研究，將是調(diào)度理論的下一個研究重點(diǎn)。（3） 動態(tài)性和實(shí)時性的處理不夠?qū)嶋H的生產(chǎn)過程中存在著各種緊急事件和突發(fā)事件，譬如生產(chǎn)設(shè)備的故障、訂單交貨期的變更、人員的礦工等，這些緊急事件和突發(fā)事件往往會導(dǎo)致事先做好的生產(chǎn)計(jì)劃無法順利進(jìn)行，造成企業(yè)的損失。現(xiàn)在國內(nèi)外對于車間的靜態(tài)調(diào)度研究較多，但對于如何應(yīng)對實(shí)時生產(chǎn)狀況的動態(tài)調(diào)度研究相對較少。特別是如何同時應(yīng)對緊急事件動態(tài)調(diào)度以及常規(guī)動態(tài)調(diào)度的研究就更少。另外，車間生產(chǎn)的復(fù)合不可能是一成不變、均勻的，因此需要研究針對車間負(fù)荷變化情況下的動態(tài)調(diào)度方法，這也是需要進(jìn)一步研究之處。 研究展望本文對車間作業(yè)變批量調(diào)度問題進(jìn)行了一點(diǎn)研究，但是由于時間和自身的知識有限，本文在研究方面還存在許多不足和遺憾。至少還可以從以下幾個方面進(jìn)行深入的研究和改進(jìn)：，總結(jié)出一系列確定基準(zhǔn)批量的理論規(guī)則和方法。，對調(diào)度目標(biāo)和數(shù)學(xué)模型進(jìn)行進(jìn)一步的研究及修改，更符合車間的實(shí)際生產(chǎn)需求。，靈活性還有待提高，需要對相關(guān)的編程軟件進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)與研究，通過編程軟件與仿真軟件的集成，提高調(diào)度的靈活性與準(zhǔn)確性。附錄 Method中SimTalk代碼實(shí)例1：1. Reset：isdo 。 。 。 :=1。 :=0。 :=0。 :=0。 :=0。 :=0。end。2. EndSim：is i:integer。s:string。l:string。do for i:=1 to loop s:=s++num_to_str([4,i])。 l:=l++num_to_str([1,[4,i]]) next。 [1,+1]:=s。[3,]:=time_to_num()/60/60*400++。 [2,]:=l。[4,]:=。 [5,]:=。[6,]:=。end。3. Method 設(shè)備工序流轉(zhuǎn)控制：isdo Result_Table[1,+1]:=?.name。 Result_Table[2,]:=@.name。 Result_Table[3,]:=@.StartTime。 Result_Table[4,]:=。 Result_Table[5,]:=@.StartTime。 @.CurMacXh:=@.CurMacXh+1。 inspect @.Name when w1 then @.CurMacName:=B01[1,@.CurMacXh]。 @.CurProcTime:=B01[3,@.CurMacXh]*@.lotsize。 @.CurPreTime:=B01[2,@.CurMacXh]。 when w2 then @.CurMacName:=B02[1,@.CurMacXh]。 @.CurProcTime:=B02[3,@.CurMacXh]*@.lotsize。 @.CurPreTime:=B02[2,@.CurMacXh]。 when w3 then @.CurMacName:=B03[1,@.CurMacXh]。 @.CurProcTime:=B03[3,@.CurMacXh]*@.lotsize。 @.CurPreTime:=B03[2,@.CurMacXh] end。 ?.LastEntityName:=@.Name。 inspect @.CurMacName when M1 then @.move(Buf_M1)。 when M2 then @.move(Buf_M2)。 when M3 then @.move(Buf_M3)。 when M4 then @.move(Buf_M4)。 when M5 then @.move(Buf_M5)。 when Finish then @.move(Buffer)。 end。end。4. Method1 加工安裝時間設(shè)定isdo @.StartTime:=。 ?.proctime:=@.CurProcTime。 if @.Name/=?.LastEntityName then ?.setuptime:=@.CurPreTime。 else ?.setuptime:=0。 end。end。5. Method2 零件信息初始化isdo @.CurMacXh:=@.CurMacXh+1。 @.lotsize:=[1,[4,]]。 @.duedate:=[2,[4,]]。 if then :=+1 end。 inspect @.Name when w1 then @.CurMacName:=B01[1,@.CurMacXh]。 @.CurProcTime:=B01[3,@.CurMacXh]*@.lotsize。 @.CurPreTime:=B01[2,@.CurMacXh]。 when w2 then @.CurMacName:=B02[1,@.CurMacXh]。 @.CurProcTime:=B02[3,@.CurMacXh]*@.lotsize。 @.CurPreTime:=B02[2,@.CurMacXh]。 when w3 then @.CurMacName:=B03[1,@.CurMacXh]。 @.CurProcTime:=B03[3,@.CurMacXh]*@.lotsize。 @.CurPreTime:=B03[2,@.CurMacXh] end。 inspect @.CurMacName when M1 then @.move(Buf_M1)。 when M2 then @.move(Buf_M2)。 when M3 then @.move(Buf_M3)。 when M4 then @.move(Buf_M4)。 when M5 then @.move(Buf_M5)。 when Finish then @.move(Buffer)。 end。end。6. Method3 各批次的目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算：is i:integer。j:integer。do i:=time_to_num(@.DueDate*60*60)。 if i=0 then i:=0i。:=+[2,@.name]/60*i/60*@.lotsize。 else:=+[3,@.name]/60*i/60*@.lotsize end。 [1,+1]:=@.name。 [2,]:=@.lotsize。 if i=0 then[3,]:=[2,@.name]/60*i/60*@.lotsize。 [4,]:=0 else[4,]:=[3,@.name]/60*i/60*@.lotsize。 [3,]:=0 end。[5,]:=。:=++time_to_num()/60/60*400。 :=。 :=time_to_num()/60/60*400。end。實(shí)例2：Method3 總時間：isdo :=。end。其余的Method與實(shí)例1中相同。參考文獻(xiàn)[1]：[碩士學(xué)位論文].西安：西北工業(yè)大學(xué)，2010年3月[2]：[碩士學(xué)位論文].南京：南京航空航天大學(xué)，2005年12月[3]孫志峻,[J],機(jī)械科學(xué)與技術(shù),2002,21(3):348~350[4]潘全科,[J],機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2004(4):36 ~ 39[5]鞠全勇,[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2007,43(8): 148~153[6][M].北京:清華大學(xué)出版社,2003[7]：[碩士學(xué)位論文].武漢：武漢理工大學(xué)，2008年5月[8]：[碩士學(xué)位論文].西安：西安工業(yè)大學(xué)，2009年5月[9]：[碩士學(xué)位論文].蘭州：蘭州理工大學(xué)，2009年6月[10]，2008年9月，36（9）：48~51[11]許秀林，2011年7月，28（7）：2512~2515[12]陳進(jìn)，2010年11月，46（21）：165~171[13] Michael L Pinedo《Scheduling theory, algorithms, and systems》 2008年[14]Udo Buscher and Liji Shen《An Integer Programming Formulation for the Lot Streaming Problem in a Job Shop Environment with Setups》2011年3月致 謝首先向我的指導(dǎo)老師致以誠摯的謝意和崇高的敬意。本論文是在指導(dǎo)老師的親切關(guān)懷和悉心教導(dǎo)下完成的。從論文的開題、提綱的設(shè)計(jì)到論文的撰寫，無不傾注了杜老師的大量心血和辛勤汗水。杜老師深厚的理論基礎(chǔ)、豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的治學(xué)態(tài)度，讓我受益匪淺。同時還要感謝老師，王老師在我的論文寫作過程中一直給予關(guān)鍵性的指導(dǎo)。其次感謝郭銀洲師兄和王爍師姐。兩位學(xué)長在我的論文研究中給了我很多的指導(dǎo)和幫助，對本篇論文順利完成提了不少建設(shè)性的一件，給了我很大的啟發(fā)。感謝全體同學(xué)，感謝大家這一年來對我學(xué)習(xí)、工作各方面的配合和支持，感謝大家給我的關(guān)心和幫助。最后衷心感謝我的父母，感謝他們一直以來給予我最無私、最偉大的愛，他們的理解和支持是我不斷努力的動力，是我力量的源泉。感謝所有幫助過我的老師、親人、朋友、同學(xué)們，在此一致向你們致謝。54