【摘 要】
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随着客户对产品差异化和个性化的需求，越来越多的企业开始引入按订单生产和个性化定制的生产方式。这使得企业生产方式从原来的单一生产模式转变为混流生产方式，其主要特点是丰
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随着客户对产品差异化和个性化的需求，越来越多的企业开始引入按订单生产和个性化定制的生产方式。这使得企业生产方式从原来的单一生产模式转变为混流生产方式，其主要特点是丰富的产品线和频繁切换的产品批次。同时，精益生产和及时生产方式对企业的生产管理和运作方式提出了极大的挑战。企业生产管理人员一方面要满足不断丰富的产品品种，另一方面又要在生产批次切换较为频繁的情况下制定快速反应的生产计划和物料配送方案。在本文中，作者设计了一种基于多重模糊因子的物料配送模型。该模型引入模糊车辆运行时间、模糊工位需求量和模糊工位预约时间，将上述三种生产中的不确定因素用模糊量进行建模。提出一种仿真度较高的物料配送模型。由于上述模型复杂度较高，因此对求解模型的算法也提出了更高的要求。本文首先探索了经典粒子群算法在求解优化问题时的搜索模式，从统计学的角度证明了经典粒子群算法在求解问题时的幂率特性。随后，本文将搜索未知随机大空间中具有较高效率的Lévy飞行和粒子群算法相结合，设计了一种Lévy粒子群算法。该算法在全局搜索和局部搜索时都具有较高的效率。在用Lévy粒子群算法解决上述配送模型时，作者采用轮盘赌启发式算法生产算法初始解。这些解具有较好的适应度值，有利于提高Lévy粒子群算法解决问题的效率和鲁棒性。最后，设计基于Lévy粒子群算法和Anylogic仿真软件相结合的物料配送系统，并将该系统和制造执行系统相结合，辅助生产管理人员进行物料配送决策。
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