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随着现代科技的迅猛发展和市场需求的快速变化,市场已从传统的相对稳定型演变成动态多变型。传统的大批量生产方式因其不能满足用户对个性化产品的需求,从而受到当前激烈市场竞争的严重挑战。而传统的定制生产方式因其无法提供短交货期和低成本的产品遭到了市场的淘汰。大规模定制生产是企业解决上述压力和矛盾的一种新思路。它是一种把定制生产和大批量生产这两种看似矛盾的生产方式有机地结合起来,以快速、低成本方式生产价格合理的个性化产品的新型生产模式。为了满足客户的需求,企业进行全方面的管理体系改善必不可少,包括战略目标的正确定位、研发能力的提升、成本控制体系的完善、人力资源体系的改进等。但是,我们认为,对于制造企业,如何适当而有效地进行生产计划的安排才是保证企业按时交货,低成本运作的根本战略。然而,学术界对大规模定制(MC:Mass Customization)的研究主要集中在实现原理以及产品配置领域,对大规模定制企业生产计划的研究并不多见,研究大规模定制企业生产计划的思想也仅限于延迟策略与模块化,本文认为这与大规模定制的思想是有抵触的。本文认为,大规模定制企业特别是纯定制的大规模定制企业,生产订单完成过程既包括产品研发过程、模具生产,也包括产品大规模生产过程,而传统的生产计划方法仅针对上述一个生产过程,如MRPII思想只适合于大规模生产过程,网络计划技术仅适合于模具生产过程。因此,要真正实现大规模定制的核心理念,应对整个生产订单的完成过程进行计划与控制,使订单生产的整个过程都在统一计划指导下进行生产实践。本文基于纯定制大规模定制企业的特点,对纯定制大规模定制企业的生产计划问题进行了系统地研究。大规模定制企业的订单具有项目的一次性、时效性等特征,因此本文认为大规模定制企业的生产运作也具有项目运营的特征,并通过对订单项目进行全面的分析,本文提出了大规模定制企业具有纵向多项目集成与横向多项目集成的概念。同时,根据项目计划管理的思想,构建了大规模定制企业进行生产计划与资源配置的多项目计划二个层面三个阶段体系框架。以此为基础,分别论述了体系框架中二个层面的内容,包括订单项目粗规划与生产各阶段多项目详细计划;通过对项目计划模型的分析,构建了各阶段的多项目计划的多目标数学模型;为了求解本文提出的特殊模型,本文在总结与分析现有求解RCPSP方法的基础上,着重讨论了群智能算法——粒子群算法与蚁群算法的基本原理以及当前的算法改进研究成果,并基于多目标优化的方法、粒子群与蚁群混合的思想提出了一种新的多目标混合群智能算法——MOAC-PSO算法,并对其在大规模定制企业各阶段多项目计划问题中的应用过程进行了分析;为验证本文多项目计划模型的有效性与新算法的优越性,基于项目计划领域经典算例库的思路,开发了一种具有自定义功能的、真正意义多项目的、可以进行多目标优化的、能生成多种类型问题算例的问题算例生成器——ProGen/MMM。并根据本文的需求开发了一个问题算例生成平台,用户可以对所需的问题算例类型进行选择,并对算例中的各类参数进行自定义设置,生成的算例具有一定的随机性;同时,本文采用ProGen/MMM生成了与本文各阶段多项目计划问题模型相对应的1728类算例,通过与传统的多目标遗传算法、多目标粒子群算法的比较,验证了本文模型的有效性与算法的优越性,也证明了本文提出的新生产计划方法具有有效性,可以比现有生产计划方法更好地指导生产实践。最后,本文基于多项目计划体系框架,开发了一个原型系统,主要功能包括订单项目相关资料输入、调用、查询、订单项目粗规划、各阶段多项目计划与资源配置等。通过输入问题算例生成器生成的各阶段算例,进行系统运行,可以得到订单项目的粗规划甘特图,生产各阶段的计划甘特图与资源配置图。如果进一步与企业其他信息系统接合,可以用于实际的企业生产计划中,指导企业生产实践。论文的创新性体现在:(1)在分析大规模定制企业生产计划特征与多项目并存特点的基础上,提出了大规模定制企业纵向多项目集成与横向多项目集成的概念与特点。(2)在分析现在生产计划不符合大规模定制企业的基础上,提出大规模定制对生产计划的特殊要求,并根据其多项目并存的特点,构建了大规模定制企业多项目计划的二个层次三个阶段的体系框架。(3)构建了大规模定制企业各阶段的多项目计划的多目标数学模型,分别以订单项目完成交货期最短、成本最小以及资源配置最均衡为目标,在充分体现大规模定制企业特征的基础上,考虑了资源配置的稳定性。(4)设计了一种并行的MOAC-PSO算法,并将其应用于求解本文复杂的离散组合优化多目标问题。(5)开发了具有高度自适应性的问题算例生成器系统,该系统可以根据用户的需求生成不同的问题算例,解决了目前问题算例与模型不配套的研究瓶颈。本文的研究成果为大规模定制企业进行提供了重要的思路和方法,为大规模定制企业实现其短交货期与低成本打下了一定的基础,并对进一步的项目计划研究与生产调度领域作了一定贡献。