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      動態(tài)Job Shop調(diào)度仿真中的交貨期設(shè)置問題研究

      2014-07-11 07:43:30范華麗熊禾根錢國潔蔣國璋李公法
      制造業(yè)自動化 2014年8期
      關(guān)鍵詞:交貨期百分比利用率

      范華麗,熊禾根,錢國潔,蔣國璋,李公法

      (武漢科技大學(xué) 機(jī)械自動化學(xué)院,武漢 430081)

      0 引言

      調(diào)度問題自被提出以來,一直受到各個學(xué)科和領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。調(diào)度問題有多種類型,其中Job Shop調(diào)度問題[1](即單件車間作業(yè)計劃調(diào)度問題)是一類與實際生產(chǎn)調(diào)度密切相關(guān)的調(diào)度問題,其研究具有重要的理論意義與工程實用價值,因此它也是目前研究最為廣泛的車間調(diào)度問題[2]。經(jīng)典的Job Shop調(diào)度問題多是靜態(tài)調(diào)度問題,然而在實際車間生產(chǎn)中,工件多是動態(tài)到達(dá)的,且與工件相關(guān)的特征都是隨時間變化的,這類問題即所謂的動態(tài)Job Shop調(diào)度問題。對于工件動態(tài)到達(dá)的動態(tài)Job Shop調(diào)度問題,仿真調(diào)度為主要研究方法之一。由于工件動態(tài)到達(dá)的動態(tài)Job Shop 調(diào)度問題通常是對應(yīng)于面向訂單(MTO-make to order)的制造系統(tǒng),因此,交貨期的設(shè)置對于這類問題的研究來說非常重要。

      現(xiàn)有的交貨期設(shè)置方法有多種,包括考慮工件特征信息(如總加工工時、總工序數(shù)等)的靜態(tài)規(guī)則和綜合考慮工件信息與車間狀態(tài)信息(包括工件到達(dá)時系統(tǒng)中已有的工件數(shù)量、工件到達(dá)時在它的加工路徑上的工件數(shù)等)的動態(tài)規(guī)則[3]。靜態(tài)規(guī)則有總工時規(guī)則TWK(Total Work Content)、等裕量規(guī)則CON(Constant allowance for all jobs)、等松弛規(guī)則SLK(Equal slack for all jobs)、工序數(shù)量規(guī)則NOP(Number of operations)等;動態(tài)規(guī)則有系統(tǒng)工件數(shù)量規(guī)則JIS(Job in system)、隊列工件數(shù)量規(guī)則JIQ(Job in queue)、隊列總工時規(guī)則WIQ(Work in queue)等。這些規(guī)則中,以TWK規(guī)則被認(rèn)為是交貨期設(shè)置的最好方法[4],也是所有的交貨期設(shè)置方法中使用最為廣泛的方法之一。記工件Jj的投放時間為rj,工件的總工時為Pj(含裝設(shè)時間),根據(jù)TWK規(guī)則,工件的交貨期dj設(shè)置為:

      式中乘子k即交貨期寬裕度系數(shù),其取值大小決定了交貨期的松緊程度。

      文獻(xiàn)中常見的關(guān)于確定交貨期寬裕度系數(shù)k的方法主要有以下三種:1) 各種仿真參數(shù)配置下均取一組相同的寬裕度系數(shù)。最常見的取值為在(2,3,4,5,6,7,8)中取兩至四個值[5~11],如文獻(xiàn)[5]中,k的取值為2、4、6和8;文獻(xiàn)[7]中,k的取值為4、6和8;文獻(xiàn)[8]中,k的取值為4和8等。對于非交貨期相關(guān)性能指標(biāo)(如最大流程時間、平均流程時間等)的調(diào)度問題研究來說,k的大小對性能的影響不大[11],因此這一方法是簡單且可行的。2)不同車間利用率下取幾組不同的寬裕度系數(shù)。由于交貨期松緊程度與車間利用率密切相關(guān)[12],因此在設(shè)置交貨期寬裕度系數(shù)k時考慮不同車間利用率下取不同的值。如文獻(xiàn)[11]中,針對80%車間利用率,寬裕度系數(shù)的一組不同松緊程度的取值為k=(2.5,5.0,7.5,10.0),而在90%車間利用率下,寬裕度系數(shù)的取值分別為k=(5.0,10.0,15.0,20.0)。這一種方法考慮了車間環(huán)境對交貨期的影響,更為合理,但對于交貨期松緊程度的評判,尚未考慮具體的指標(biāo)。3) 以某個基準(zhǔn)調(diào)度規(guī)則進(jìn)行仿真調(diào)度,根據(jù)拖期工件百分比的幾個不同級別,確定寬裕度系數(shù)取值。如文獻(xiàn)[13]以FCFS(First come first server)為基準(zhǔn)規(guī)則,按拖期工件百分比大致為1%、10%、20%三個等級確定寬裕度系數(shù);而文獻(xiàn)[14]則選用SPT(Shortest processing time)為基準(zhǔn)規(guī)則,按拖期工件百分比5%和20%分別確定相應(yīng)的緊和松的寬裕度系數(shù)。這一方法引入拖期工件百分比為指標(biāo),對交貨期松緊程度進(jìn)行了定量化的評判,但相關(guān)文獻(xiàn)的研究中并未考慮不同的車間利用率。

      許多文獻(xiàn)中的試驗都表明,車間利用率是影響交貨期性能的主要參數(shù)[5]。當(dāng)車間利用率較低時,較小交貨期寬裕度系數(shù)即可對應(yīng)于較松交貨期;當(dāng)車間利用率較高時,較大的交貨期寬裕度系數(shù)也可能對應(yīng)于較緊交貨期。因此本文將對后兩種方法進(jìn)行綜合,并在基準(zhǔn)調(diào)度規(guī)則和評判標(biāo)準(zhǔn)方面進(jìn)行了一定的改進(jìn),研究了面向交貨期相關(guān)性能指標(biāo)的動態(tài)調(diào)度問題仿真研究中寬裕度系數(shù)的確定方法;探索了不同拖期工件百分比下寬裕度系數(shù)隨車間利用率變化的內(nèi)在規(guī)律。

      1 基準(zhǔn)規(guī)則選擇及評判標(biāo)準(zhǔn)的確定

      1.1 基準(zhǔn)規(guī)則的選擇

      已有的關(guān)于交貨期寬裕度系數(shù)研究的文獻(xiàn)中,通常選擇一些簡單規(guī)則作為基準(zhǔn)進(jìn)行仿真調(diào)度。最常用的規(guī)則為調(diào)度規(guī)則性能比對中使用的標(biāo)桿規(guī)則,如SPT規(guī)則和FIFO(First-in first-out)或FCFS規(guī)則。然而,這些規(guī)則中不包含交貨期相關(guān)的任何信息,且對如拖期時間等交貨期相關(guān)的性能指標(biāo)來說性能不佳。因此,由此確定的寬裕度系數(shù)所反映出的松緊程度對許多含交貨期信息的規(guī)則(如EDD,earliest due date;MDD,modified due date,ODD,earliest operation due date;RR,rule by Raghu and Rajendran等)來說是偏松的。本文中,為研究面向交貨期相關(guān)性能指標(biāo)的動態(tài)調(diào)度問題仿真研究中寬裕度系數(shù)的確定方法,我們選擇三個最常用的含交貨期信息的簡單規(guī)則,即EDD、MDD和ODD作為基準(zhǔn)規(guī)則。

      1.2 評判標(biāo)準(zhǔn)的確定

      衡量交貨期松緊程度的指標(biāo)通常為拖期工件百分比,即完工時間大于設(shè)定交貨期的工件的數(shù)量占所有工件的百分?jǐn)?shù),記為 T % 。文獻(xiàn)[13]選用了三個級別,即 T % 大致為1%、10%、20%;文獻(xiàn)[14]選用選擇了兩個等級,T%≈5%和T%≈20%,大致對應(yīng)于松交貨期和緊交貨期兩種情況;而文獻(xiàn)[3]中則明確提到交貨期的緊(tight)、中等(moderate)和松(loose)三個級別,其對應(yīng)的拖期工件百分比 T % 分別為50%、25%、10%??梢?,對交貨期松緊程度目前尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。由于交貨期松緊程度本身即是一個模糊概念,因此在本文的研究中,我們以一個范圍作為松緊程度的評判標(biāo)準(zhǔn),具體的評判標(biāo)準(zhǔn)取定為:T%=0%~10%對應(yīng)于松交貨期,T%=10%~30%對應(yīng)于中等交貨期,T%>30%對應(yīng)于緊交貨期。

      2 試驗設(shè)計

      工件陸續(xù)到達(dá)的Job Shop調(diào)度問題是一種典型的動態(tài)車間作業(yè)調(diào)度問題。本文將針對此類問題進(jìn)行仿真調(diào)度試驗,以探索在不同車間利用率和不同交貨期松緊程度下寬裕度系數(shù)的設(shè)置問題。

      2.1 仿真案例生成方法

      仿真試驗案例中有10臺機(jī)器,工件總數(shù)為3000個,以指數(shù)分布形式到達(dá)車間。每個工件的工序數(shù)量從離散均勻分布DU[3,6]中產(chǎn)生。工件的工藝路線隨機(jī)生成,每道工序的加工機(jī)器以相同概率按無放回抽樣方式從10臺機(jī)器中產(chǎn)生。每道工序的加工工時從離散均勻分布DU [5,15]中產(chǎn)生,因此每道工序的平均加工時間p=10個單位時間。

      車間利用率 Ug用平均工件到達(dá)率l來控制。當(dāng)工件動態(tài)到達(dá)的時候,根據(jù)文獻(xiàn)[3,8],此時車間利用率 Ug的表達(dá)式為:

      給定一個車間利用率(如 Ug=80%,90%,95%),即可計算出每批工件到達(dá)的時間間隔tv。不失一般性,假設(shè)第一批工件的到達(dá)時間為0,則根據(jù)時間間隔tv可計算出每批工件的到達(dá)時間,即投放時間ri。

      文獻(xiàn)中常見的仿真試驗設(shè)置的車間利用率從50%到97%變化不等。本文從其間選取了9種典型的車間利用率,研究交貨期寬裕度系數(shù)對交貨期松緊程度的影響并對其進(jìn)行定量的仿真研究。

      關(guān)于寬裕度系數(shù)k,試驗取值范圍設(shè)置為(2,50),以增量2進(jìn)行遞增。然后根據(jù)拖期工件百分比,確定不同車間利用率下合理的交貨期寬裕度系數(shù)k的取值。

      2.2 試驗過程、數(shù)據(jù)獲取與處理

      為了使抽樣統(tǒng)計的樣本更加接近實際,需要進(jìn)行多次統(tǒng)計計算平均值,本文中,進(jìn)行從50%~97%共9種利用率下的仿真調(diào)度,每種車間利用率下生成20個仿真案例,考慮車間穩(wěn)定狀態(tài)和所采集數(shù)據(jù)的有效合理性,截除前后各500個工件[6],采集20次仿真[16]在三個調(diào)度規(guī)則EDD、MDD和ODD下的拖期工件百分比,第i次仿真結(jié)果分別記

      則的完工時間,RULE取值為上述三個調(diào)度規(guī)則。

      記拖期工件百分比的總體均值為 T % ,由下式計算:

      3 試驗結(jié)果及分析

      為分析不同車間利用率和不同交貨期松緊程度下交貨期寬裕度系數(shù)的合理取值,基于Java語言開發(fā)了相應(yīng)的仿真調(diào)度系統(tǒng),并在JBuilder集成開發(fā)環(huán)境下進(jìn)行了仿真運行,得到了相應(yīng)的仿真試驗結(jié)果,并進(jìn)一步對結(jié)果進(jìn)行了分析。

      3.1 試驗結(jié)果

      經(jīng)過仿真試驗 ,我們得到在不同車間利用率下,選取不同交貨期寬裕度系數(shù)k時的拖期工件百分比 %T 。結(jié)果如表1和圖1所示。

      圖1 不同 gU 下, %T 隨k變化的曲線

      3.2 結(jié)果分析

      從所得曲線圖可以看出,當(dāng)車間利用率一定時,拖期工件百分比隨著交貨期寬裕度系數(shù)的增大而減小。即在設(shè)置交貨期時,按TWK方法,若取較小的寬裕度系數(shù)k,則會出現(xiàn)較多的拖期工件;反之,若取較大的k值,則拖期工件會較少。因此可以根據(jù)需要選取不同的交貨期寬裕度系數(shù)值。另一方面,比較不同車間利用率下的曲線可發(fā)現(xiàn),當(dāng)交貨期寬裕度系數(shù)一定時,車間利用率較小的車間中的拖期工件較少,而車間利用率較大的車間中拖期工件較多。這進(jìn)一步證實了車間利用率是影響交貨期的重要因素,因此在設(shè)置交貨期時,可根據(jù)不同車間利用率設(shè)置不同松緊程度的交貨期。發(fā)動機(jī)性能信息重疊,提高計算速度。

      表1 典型 gU 下取不同k時的 %T

      [1] 張海軍,左洪福,梁劍.航空發(fā)動機(jī)多指標(biāo)模糊信息熵的性能排序研究[J]. 應(yīng)用科學(xué)學(xué)報,2006,24(3):288-292.

      [2] 楊皓翔,梁川,侯小波.改進(jìn)的TOPSIS模型在地下水水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].南水北調(diào)與水利科技,2012, (5):51-55.

      [3] 肖淳,邵東國,楊豐順.基于改進(jìn)TOPSIS法的流域初始水權(quán)分配模型[J].武漢大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2012,45(3):329-334.

      [4] Karimi M, Moztarzadeh F,Pakzad A. Application of Fuzzy TOPSIS for Group Decision making in Evaluating Financial Risk Management, 2012[C].Malacca, Malaysia,2012 International Conference on Innovation, Management and Technology Research (ICIMTR2012),2012:215-218.

      [5] 欒圣罡.基于氣路參數(shù)樣本的航空發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)控監(jiān)視方法與系統(tǒng)研究[D]. 哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2008.

      [6] Karimi M, Moztarzadeh F, Pakzad A. Application of Fuzzy TOPSIS for Group Decision making in Evaluating Financial Risk Management,2012[C].Malacca, Malaysia,2012 International Conference on Innovation, Management and Technology Research (ICIMTR2012),2012:215-218.

      [7] 陳可嘉,于先康.逆向物流服務(wù)供應(yīng)商選擇的ANP方法及Super Decisions軟件實現(xiàn)[J].福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2012,40(1):31-37.

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