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平行机系统生产调度与维护计划联合优化黄方明街厩,崔维伟文章编号:———.上海交通大学中美物流研究院,上海;么笱Щ涤肽茉垂こ萄г海虾虾=煌ù笱Щ涤攵こ萄г海虾摘要:针对平行机系统中生产调度和维护计划的联合决策问题,假设随机故障服从威布尔分布,将作业在设备上加工位置以及设备上预防性维护位置作为决策变量,以最小化最大完工时间和最小化单位维护成本作为优化目标建立了多目标优化模型。建立了基于混合编码的遗传算法,针对不同编码类型采用合适的遗传算子,并引入了自适应交叉和变异概率使算法在收敛速度和求解精度上得到较好平衡。通过与枚举算法对比,证明遗传算法具有较好的时间效率和求解精度。通过与独立决策模型对比,证明联合优化模型能更好地解决联合优化问题,提高企业整体效益。关键词:平行机;生产调度;预防性维护;多目标优化;遗传算法中图分类号:獁一—文献标识码:琓挖第卷第年工业工程与管理,,.琒,,甋琒,,.,.瓹;籱—;:甌’.簆;收稿日期:——;修回日期:——基金项目:国家自然科学基金资助项目作者简介:黄方明,湖北武汉人,硕士研究生,主要研究方向为生产系统调度与维护优化。.昏
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的平行机系统,以最小化‰为目标提出了相应的设%为系统最大加工时间参考值;为系统:暇霾吣P引言成的平行机系统粄间;蛁,直鹞I璞窶上的最小维修时间与分别为设备系脑し佬晕す潭ǔ杀竞捅动成本;盼9赜谏璞葛耐级植夹巫床数;力为关于设备耐级植汲叽绮问豢冢为生产调度权重砒为维护计划权重。系统单位时间维护成本;I璞窶的维护总成已有学者分别在生产调度与预防性维护计划领域进行了大量研究,然而实际中,生产调度与维护计划相关且互相影响:预防性维护与生产安排均会占用机器的可用时间并且影响设备的可靠性。由于预防性维护计划与生产计划调度之间的耦合关系,因此将二者联合决策才能最大化企业的整体利益。近年来,将生产调度和预防性维护计划进行联合决策得到了越来越多的关注。多数文章将维护作为资源约束引入到生产调度中。这类文章中,常假设维护所需时间为定值且维护开始时间点在决策前已知;或假设维护所需时间为定值,将维护开始时间点作为决策变量。等攵粤教ɑ髯槌启发式算法,在假设机器每隔一段时间不可用的情况下进行生产调度。萚针对两台机器组成的平行机系统,构造了两个调度模型:第一个模型假设预防性维护按固定周期进行,将调度问题转化为装箱问题并以最小化治D勘杲辛搜芯浚岢了一种基于嬖虻钠舴⑹剿惴ǎ⒅っ魉惴ㄗ大边界为//;第二个模型将维护开始时间点作为决策变量,以最小化∑为目标进行研究,提出了一种基于嬖虻钠舴⑹剿惴ǎ⒅明算法最大边界为叮/,其中仃金疶。菶针对两台机器组成的平行机系统,在假设其中一台始终可用的情况下建立了目标函数为最小化的优化模型,并比较了蚅两种最常用的启发式规则。蒋志高等攵缘セ统,首先提出了虚拟维护的概念,在考虑多阶段时间窗和学习效应的条件下解决了目标函数为最小的单机调度问题。然而上述研究并没有考虑随机故障的发生,而实际情况中往往随着设备状态的改变而采取不同的维护方式。设备使用初期出现的故障可认为是偶然故障,故只需采取最小修理进行排除;而设备长期使用后,由于设备老化导致失效率上升,需要进行一次较为彻底的维护,以改善机器的状态。针对这类问题相关研究较少,且主要集中在单机系统。等攵缘セ低常诳悸撬婊收喜那榭鱿拢以最小化∑叫D勘杲