整合产品送货调度的制造系统生产计划研究

• 作 者: 黎伯伟
• 机 构: 中山大学
• 出 处: 中山大学
• 发表日期: 2011年期
• 关键词: 制造系统 生产计划 整合产品 送货调度 蚁群算法

传统制造系统生产计划决策与产品分销决策是独立的进行，因而缺乏对市场的响应能力，不能做到生产-分销同步决策。但是，当考虑分销中的客户库存与产品送货的调度进行生产计划决策时，显然增加了计划的难度，同时理论模型也变得复杂起来，这是一个技术难题。解决这样一个技术难题是实现生产与分销同步的关键。本文尝试建立整合产品送货调度的制造系统生产计划模型，并研究有关算法解决这种问题。　　论文首先建立一个比较简单的单产品的整合送货调度的生产计划模型，采用了蚁群算法，然后进行了不同问题规模的算例测试。研究结果表明，对于小规模的问题，整合计划与传统计划模型没有优势，但是随着客户数量增加，问题规模增加，整合计划模型效果明显。对于客户库存的影响，算例分析表明，客户库存水平越大，整合计划的成本比传统的计划成本低。对于不同送货方式的影响，论文也进行了分析，在客户数量与库存水平不变情况下，考虑运输路径的送货方式更节约，而且工厂的运输能力与客户的库存水平越接近，运输成本越低。　　在单产品模型基础上，论文建立多产品的整合生产计划模型。由于问题的复杂性，论文根据数学模型的特点提出了两类启发算法结合蚁群算法的解决方法，通过具体的数据进行实例分析。结果表明，启发算法A比启发算法B更加有效。　　本文的研究对整合送货的生产计划的研究有一定的参考价值，同时对现实的生产计划实施有一定的意义。