【正文】 54。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。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)。同時(shí)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)。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。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。end。end。 :=。[5,]:=。 [4,]:=0 else[4,]:=[3,.name]/60*i/60*.lotsize。 [2,]:=.lotsize。 else:=+[3,.name]/60*i/60*.lotsize end。 if i=0 then i:=0i。j:integer。end。 when Finish then .move(Buffer)。 when M4 then .move(Buf_M4)。 when M2 then .move(Buf_M2)。 .CurPreTime:=B03[2,.CurMacXh] end。 when w3 then .CurMacName:=B03[1,.CurMacXh]。 .CurProcTime:=B02[3,.CurMacXh]*.lotsize。 .CurPreTime:=B01[2,.CurMacXh]。 inspect .Name when w1 then .CurMacName:=B01[1,.CurMacXh]。 .duedate:=[2,[4,]]。5. Method2 零件信息初始化isdo .CurMacXh:=.CurMacXh+1。 end。 if .Name/=?.LastEntityName then ?.setuptime:=.CurPreTime。4. Method1 加工安裝時(shí)間設(shè)定isdo .StartTime:=。 end。 when M5 then .move(Buf_M5)。 when M3 then .move(Buf_M3)。 inspect .CurMacName when M1 then .move(Buf_M1)。 .CurPreTime:=B03[2,.CurMacXh] end。 when w3 then .CurMacName:=B03[1,.CurMacXh]。 .CurProcTime:=B02[3,.CurMacXh]*.lotsize。 .CurPreTime:=B01[2,.CurMacXh]。 inspect .Name when w1 then .CurMacName:=B01[1,.CurMacXh]。 Result_Table[5,]:=.StartTime。 Result_Table[3,]:=.StartTime。3. Method 設(shè)備工序流轉(zhuǎn)控制：isdo Result_Table[1,+1]:=?.name。[6,]:=。[4,]:=。[3,]:=time_to_num()/60/60*400++。 l:=l++num_to_str([1,[4,i]]) next。l:string。2. EndSim：is i:integer。 :=0。 :=0。 :=0。 。附錄 Method中SimTalk代碼實(shí)例1：1. Reset：isdo 。，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。至少還可以從以下幾個(gè)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。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?，F(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(shí)生產(chǎn)狀況的動態(tài)調(diào)度研究相對較少。因此，如何從單一的時(shí)間目標(biāo)擴(kuò)展到多個(gè)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(gè)研究重點(diǎn)。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(gè)目標(biāo)之間是相互制衡的。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。模型對實(shí)際生產(chǎn)約束的考慮不夠。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。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。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(gè)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(gè)方面：模型不具有通用性。；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。，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。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。同時(shí)，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。調(diào)度方法生產(chǎn)周期非變批量調(diào)度12小時(shí)53分鐘變批量調(diào)度10小時(shí)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。圖421該調(diào)度方式的總生產(chǎn)周期為10小時(shí)10分鐘50秒。產(chǎn)品名稱w1w2w3w4w5w6w7w8w9分批數(shù)量231222123批量大小8,126,6,8208,1210,108,122010,106,6,8表47利用GAWizard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)。圖419該調(diào)度方式的總生產(chǎn)周期為12小時(shí)53分鐘。圖417三．仿真運(yùn)行結(jié)果分析利用GAWizard對投產(chǎn)順序進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化過程如圖418所示：圖418優(yōu)化后得出最佳的投產(chǎn)順序?yàn)椋簑3→w5→w6→w2→w7→w9→w8→w4→w1。工件加工信息表如表46。同時(shí)，通過兩種不同的分批方案，可以看出，分批數(shù)量及批量對目標(biāo)函數(shù)的影響是巨大的，良好的分批策略有利于實(shí)現(xiàn)調(diào)度的更優(yōu)。調(diào)度方法生產(chǎn)周期提前完工懲罰（元）拖期完工懲罰（元）運(yùn)行費(fèi)用（元）目標(biāo)函數(shù)（元）傳統(tǒng)調(diào)度260小時(shí)7分鐘1463060140變批量調(diào)度方案1189小時(shí)27分鐘075780變批量調(diào)度方案2180小時(shí)072000表45通過表45的數(shù)據(jù)可以看出，變批量調(diào)度的費(fèi)用大量集中在提前完工懲罰上，沒有拖期的現(xiàn)象存在，從企業(yè)的信譽(yù)方面來說也是積極的。產(chǎn)品名稱w1w2w3分批數(shù)量768批量大小8,8,8,8,8,8,126,6,6,6,6,1010,10,10,10,10,10,10,10表44利用GAWizaed來對投產(chǎn)順序進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果如圖415所示：圖415優(yōu)化后的最佳投產(chǎn)順序?yàn)椋簑2(6)→w2(6)→w2(10)→w1(8)→w2(6)→w1(8) →w2(6)→w1(12)→w2(6)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w1(8) →w1(8)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w1(8)→w1(8).最佳調(diào)度結(jié)果如圖416所示：圖416該調(diào)度方式總生產(chǎn)周期為180小時(shí)，拖期完工懲罰費(fèi)用為0元，生產(chǎn)線運(yùn)行費(fèi)用為72000元。圖414該調(diào)度方式總生產(chǎn)周期為189小時(shí)27分鐘，拖期完工懲罰費(fèi)用為0元，生產(chǎn)線運(yùn)行費(fèi)用為75780元。括號中的數(shù)字表示該批次工件的數(shù)目，即批量大小。2. 變批量調(diào)度方案1：分批方案如表43所示。優(yōu)化結(jié)果如圖411所示：圖411優(yōu)化后得到的最佳投產(chǎn)順序?yàn)閣1→w3→w2在傳統(tǒng)調(diào)度的方式下的最佳調(diào)度結(jié)果如圖412所示圖412該調(diào)度方式的總成產(chǎn)周期為260小時(shí)7分鐘，提前完工懲罰費(fèi)用為14630元，拖期完工懲罰費(fèi)用為60140元。通過模型中的優(yōu)化模塊，進(jìn)行投產(chǎn)順序的優(yōu)化。投產(chǎn)順序：w1→w2→w3。如圖49。（11）GanttWizard的設(shè)置GanttWizard用來顯示調(diào)度的甘特圖。（9）全局變量的定義Total_Earlier_Cost:記錄工件加工提前完工懲罰值；Total_Later_Cost：記錄工件加工拖期完工懲罰值；Total_Cost:記錄工件加工總費(fèi)用；makespan：記錄工件加工的總時(shí)間；OE：記錄工件加工的運(yùn)行費(fèi)用。代碼內(nèi)容見附錄。Method3：用來計(jì)算各批次的目標(biāo)函數(shù)值。Method2：用來將零件信息初始化。Method1：用來設(shè)定加工設(shè)備對某個(gè)工件的準(zhǔn)備時(shí)間及加工時(shí)間。當(dāng)仿真運(yùn)行結(jié)束后自動調(diào)用EndSim對象；Method：用來控制工件工序的加工設(shè)備的流轉(zhuǎn)。圖48（7）編寫Method對象Reset：使模型初始化。在Buffer的“控制”選項(xiàng)中，將Method3插入“入口”欄中，如圖48。其余設(shè)備的參數(shù)設(shè)置與M1相同。圖46（5）設(shè)置MM…、M6的參數(shù)在M1的“控制”選項(xiàng)中，將“Method1”插入其“入口”欄中，將“Method”插入其“出口”欄中，如圖47。圖45（4）設(shè)置PlaceBuffer對象的參數(shù)在PlaceBuffer的“控制”選項(xiàng)中，將“Method2”插入其“出口”欄中，如圖46。圖44LastEntityNam為該設(shè)備所加工的上一個(gè)工件的名稱，定義此屬性的用途是來判斷批次的準(zhǔn)備時(shí)間。（1）自定義Enitity的屬性打開Enitity，在“用戶定義的屬性”中新建一些自定義屬性，如圖43圖43其中CurMacName為當(dāng)前設(shè)備名稱；CurPreTime為工件在當(dāng)前設(shè)備上的準(zhǔn)備時(shí)間；CurProcTime為工件在當(dāng)前設(shè)備上的加工時(shí)間；StartTime為工件在當(dāng)前設(shè)備上的開始加工時(shí)間；Lotsize為當(dāng)前工件的批量大小；Duedate為當(dāng)前工件的交貨期。2. 在Frame窗口中放入模型所需的各類對象。用最小化提前完工懲罰費(fèi)用、拖期懲罰費(fèi)用以及生產(chǎn)線運(yùn)行費(fèi)用三者之和作為目標(biāo)函數(shù)。進(jìn)化代數(shù)、適應(yīng)度評估函數(shù)等等，整個(gè)過程采用可視化操作，十分方便。eMPlant內(nèi)置的遺傳算法主要由“遺傳算法向?qū)А保℅AWizard）、“遺傳染色體”（GASequence）2個(gè)組件來完成，適應(yīng)度評估函數(shù)則利用Method對象來實(shí)現(xiàn)，在eMPlant中，為現(xiàn)有的仿真模型添加遺傳算法優(yōu)化功能只需要在仿真模型加入“遺傳算法向?qū)А睂ο?、“GASequence”類型染色體和一個(gè)用于評估染色體適應(yīng)度值的Method對象即可，根本無需更改系統(tǒng)現(xiàn)有的仿真模型。（4）選擇算法選擇算法決定如何從父代群體中