摘 要

随着市场竞争的日益激烈，制造业面临着生产模式的转型，单元制造系统凭借其优越的生产特点，成为了许多制造企业争相转型的生产模式。因此，对单元制造生产调度进行研究，以期为单元制造系统的应用提供理论指导。

本文考虑了存在跨制造单元的生产环境下单元制造系统中涉及多个优化目标的调度决策问题，通过对跨制造单元生产调度过程中存在的决策目标进行研究，提出了考虑跨制造单元成本的跨单元制造多目标调度优化数学模型，对完工时间、提前期/拖期惩罚以及跨制造单元成本进行优化。

针对单元调度问题的特点，通过一种基于工序和机器的编码方式对跨单元调度问题进行编码，并采用具有精英保留策略的非支配排序遗传算法来求解该调度问题。用具体的实例计算得到的一组较优调度方案来验证所提出的数学模型和算法的有效性。

关键词：单元调度；多目标优化；遗传算法

Abstract

With the increasingly fierce market competition, the manufacturing industry is facing a transformation of the production model. With its superior production characteristics, the cell manufacturing system has become a production mode for many manufacturing companies which compete to transform. Therefore , Studying the production scheduling of cell manufacturing can provide theoretical guidance for the application of the cell manufacturing system.

The scheduling decision problem that involve multiple optimization objective in the production environment of the cross-manufacturing cell was discussed in this paper. Through the study of the decision-making objectives in the production scheduling process of the cross- manufacturing cell, a cross-manufacturing cell multi-objective, it optimizes the completion time earliness/tardiness punishment and the cost of the cross-manufacturing cell.

According to the characteristics of the cell scheduling, the cross-cell scheduling problem was coded through a coding approach base on process and machine. And a non-dominanted sorting algorithm with elitist preservation strategy is adopted to solve the scheduling problem. A set of better scheduling solutions calculated with concrete instances were used to verify the validity of the proposed mathematical model and algorithm.

Key Words：cell scheduling；multi-objective optimization；genetic algorithm

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景、目的及意义 1

1.2 单元制造多目标调度国内外研究现状 2

1.2.1 单元调度问题研究现状 2

1.2.2 多目标调度问题研究现状 3

1.3 研究目标和技术路线 3

1.3.1 研究目标 3

1.3.2 技术路线 4

1.4 研究内容及创新点 5

第2章 单元制造多目标调度问题分析与建模 6

2.1 单元制造概述 6

2.1.1 单元制造的定义与内涵 6

2.1.2 单元制造的优势 6

2.2 单元制造多目标调度策略研究 7

2.2.1 单元制造多目标调度问题描述 7

2.2.2 多目标优化的常用方法 7

2.3 单元制造多目标调度数学模型构建 9

2.3.1 问题描述 9

2.3.2 模型构建 10

第3章 单元制造多目标调度优化算法设计 12

3.1 NSGA-Ⅱ算法流程 12

3.2 初始化解 13

3.3 编码与解码 13

3.4 快速非支配排序和拥挤距离 14

3.4.1 快速非支配排序 14

3.4.2 拥挤距离 14

3.5 选择、交叉和变异 15

3.5.1 选择操作 15

3.5.2 交叉操作 15

3.5.3 变异操作 17

3.6 算例研究 18

3.6.1 算例描述 18

3.6.2 结果分析 20

第4章 总结与展望 23

4.1 总结 23

4.2 展望 23

参考文献 24

致谢 26

附录A 27

绪论

随着制造行业竞争的日益激烈，企业对市场变化的快速响应以及对满足客户所提出的多样化需求的能力已经成为了衡量企业核心竞争力的一个重要准则，是企业在市场竞争中成败的关键。因此，企业拥有一个低成本、可变的生产系统以及高效的调度计划就显得尤为重要，单元制造恰恰适合目前制造业的发展趋势，也是众多企业争相转型的生产模式。如何合理的制定出单元制造生产组织过程，使其能够满足客户的多样化需求并产生最大的效益是企业所面临的最大问题。本章节从总体上介绍本文研究的目的和意义，以及详细的介绍了有关单元制造多目标调度的研究现状。最后，本章末阐述了所研究的内容和目标，以及整体研究的技术路线结构，以利于对本文研究有全面的了解。

研究背景、目的及意义

近年来，随着市场竞争的加剧，客户对产品的需求观念的转变，企业仅仅生产廉价的商品已经不能够满足市场的需求了。由于顾客需求的不断变化，产品从原先的少品种、大批量转换为了更加符合需求的多品种、小批量。竞争因素也不单单是以往的批量和成本的控制，而更多的还需考虑柔性与效率的兼顾，以此来保证对市场需求的快速响应。单元生产方式（Cellular Manufacturing，CM）又称为单元制造，是成组技术（Group Technology，GT）的一个重要应用之一。在单元制造系统中，所有的机器按照加工所分配零件的相似性划分进不同单元，所分配到相应单元的零件集合称为零件族。事实证明，单元制造系统具有成品/在制品库存少、物流量小、订单响应快，设备易调整、制造成本低等优点。

在实际的生产过程中，单一目标的决策模型只能够表达了一些生产决策问题，实际上，还有很多的决策问题需要考虑多个优化 目标，以此来满足生产系统多方面要求，这也比较符合现实生产中的情况。因此，多目标优化问题（MOPs）近年来受到了相关研究领域的广泛关注。在这种的情况下，目的是同时优化一组互相冲突的目标。MOPs目前作为一个重要的研究方向，不仅仅因为实际生活中存在众多需要优化多个目标的问题，更重要的是在这个领域中还存在一些难点亟待解决。事实上，多目标优化问题寻找的是一组良好的近似最优解，常称为Pareto最优解集，然后，决策者可以从Pareto最优解集中选取一个，作为生产决策的重要依据。