最新流水线调度优化模型武大数模选拔.docx
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最新流水线调度优化模型武大数模选拔
流水线调度优化模型--武大数模选拔
题目:
流水线车间调度优化模型
【摘要】
通过对问题的分析,流水线车间调度问题可以归结为一个整数规划问题,本论文中根据题目所给的条件以及实际情况依次建立起两个模型。
在满足加工时间最短的前提下,基于对问题约束条件不同的翻译得到两个模型从而得到不同的生产顺序,为决策者提供了更多的生产方案。
联系生产生活实际情况,放松加工工件必须遵循相对顺序不变这一约束条件,提出模型的改进方向。
模型一,根据题目要求即每个工件的加工顺序为弯折——焊接——装配且每台机器每次只能处理一个加工件。
构造一个每行每列只含一个1其余元素为0的矩阵,通过矩阵乘积实现对原来工件工序耗时的行变换,整个过程相当于遍历。
建立线性规划模型,利用LINGO软件求解。
结果为当加工顺序为4—1—3—6—5—2时,用时最短为35min,利用Excel作出甘特图使整个生产安排流程更加清晰,引入时间利用率的概念即加工工件的时间占开启时间的百分比,得到在加工顺序为4—1—3—6—5—2时机器一(弯折)机器二(焊接)机器三(装配)的时间利用率依次为
,
,
,从而可从机器负载评价加工过程。
模型二,将每台机器每次只能处理一个加工件这一约束条件翻译为一旦开始顺序确定,则后续工序仍按原顺序进行。
引入0—1变量表示两工件生产顺序,建立0—1规划模型,利用LINGO软件求解。
结果为当加工顺序为1—3—6—4—5—2时,用时最短为35min。
利用甘特图对结果进行分析与检验,得到3台机器的时间利用效率分别为
,为决策者选择方案提供了更多的参考指标。
讨论本文所建模型的优点和缺点,横向的对比两个模型。
在工件数目相对较多(在十这一数量级上)的情况下选择模型一求解,LINGO可以在短时间内给出答案;在数据量较少的情况下运用模型二求解,因为它模型建立过程简单易懂,编程容易。
但是对于工件数目处于百个数量级时,两种模型均无法在短时间内得到答案,需要建立新的模型,设计新的算法求解此类大规模排序问题。
针对模型的部分缺点提出优化改进方案,改变初始工件加工各工序耗时矩阵,即动态设立初始点以弥补LINGO软件只能输出一组最优解的局限,得出当加工顺序为3—1—6—5—4—2,4—1—6—5—3—2,3—4—1—6—5—2,1—4—6—5—3—2时也能使加工时间最短为35min,提供了更多的可选择方案。
联系实际生产,根据各机器单位时间的工作成本不同,可以建立多目标规划模型,既要使总的时间最短又要使整个加工过程机器的总成本最低,同时实现时间和成本的最优化。
可以为决策者提供更实用的生产工件加工顺序规划。
文末简述了模型的推广与应用。
将此线性整数规划模型稍作修改就可以运用到安排面试人员的面试顺序、单机调度最优化、公交车的调度等问题。
枚举的思想可以用到一些小规模的排序问题中,利用优化软件也可以快速求得其最优解。
可以为实际生产生活解决问题带来极大地便利。
【关键词】流水线调度线性整数规划模型甘特图LINGO
1问题重述
21世纪是一个注重效率和时间利用率的时代,在工业生产和经济发展中,我们竭尽全力去节省时间,在有限的时间内尽可能多的创造财富。
所以,根据实际的生产需要及生产要求合理的安排生产的顺序尤为重要。
生产调度即将分好批的生产任务落实到加工设备上,以使某代价最小,所谓的某代价最小也即优化目标。
所谓的流水线车间调度即有一组功能不同的机床,待加工的零件包含多道工序,每道工序在一台机床上加工,所有零件的加工顺序相同。
在本问题中,共有3个机床,6种待加工零件,每种零件需要经过3道工序,每台机床同一时间只能加工一种工件,确定了开始时的加工顺序随后的加工顺序不会改变。
建立适当的数学模型,确定加工件的先后顺序,使得加工所有用件用时最短。
6种工件加工工序需时(分钟)见下表1:
表1:
6种加工工件各工序耗时表(min)
加工件
123456
弯折
363557
焊接
542445
装配
524636
2问题分析与假设
2.1问题分析
此问题属于规划问题,目的是给出使加工时间最短的工件加工顺序。
已知每个加工件在各个加工工序所需要的时间,并且规定每台机器每次只能处理一个加工件,每个加工件按照给定处理步骤即弯折——焊接——装配依次进行,要求出加工所有工件所用的最短时间。
要让总的加工时间最短,每种机器工作时间是连续的,即中途不允许在有生产任务有做相应任务的机器空闲时,机器不加工。
总的时间就是第一台机器开始工作到第三台机器停止工作的时间。
通过分析知道此问题是一个整数规划问题,准确的说是一个线性规划中的二次分配问题。
根据题目要求忽略次要影响因素,将主要因素翻译成数学语言,利用已有的数学知识,建立相应的模型。
忽略了机器加工的准备时间以及机器可能出现故障等突发条件,以工件加工顺序随初始顺序而确定,各工件按一定顺序加工为主要约束条件,建立使得加工总用时最少的整数规划模型。
2.2模型假设
(1)机器正常工作,不出现故障,中途也不需要进行维护;
(2)机器加工效率不随时间改变,即加工件的先后顺序不影响各个工序的用时;
(3)每种金属管件都要经过三个阶段即弯折、焊接、装配,先后顺序不允许打乱,
两工序之间可以等一段时间也可以不隔时间;
(4)每种机器每次只能处理一个加工件,等待下一台机器处理时,按原顺序进行不允许排在后面的加工件“插队”;
(5)所有机器准备时间(忽略)为零,即所有生产件立即进入加工;
(6)无紧急件及其他突发情况。
3符号说明
符号
含义
:
工件总数
加工工序数
第I个加工的工件第J道工序所需要的时间
第I个加工的工件开始第J道工序的时刻
号加工件在第j个工序需要的时间
号加工件开始第j道工序的时刻
引入的0—1变量,
总用时
加工第
道工序的机器的时间利用效率
4模型一的建立与求解
4.1模型一的建立
此问题明显是根据生产顺序的排列组合,求最小的生产时间的问题。
一共有六个工件共有720种可能的排列顺序。
构建一个
的0-1矩阵,每行每列仅有一个元素为1,其余元素为0,共有720种矩阵。
我们假设最优的方案已经找到,即第
个生产的工件工件号为i。
要求最小的加工时间,即第一台机器开始工作到最后一台机器停止工作的时间最短。
转化为最后一个加工的工件开始第三道工序的时刻与第三道工序耗时之和即
(4.1)
又由假设可知每个工件依次经过弯折—焊接—装配,所以对于第I个加工的工件前一个工序的结束时间必须在不晚于下一道工序的开始时间即
(4.2)
又每个机器每次只能加工一个工件故
第I+1个工件必须在第I个工件的J工序完成后才能进行J工序
,(4.3)
因为已经假设最优的方案已经找到,
是对应最优方案的工序加工耗时,必须对原来的按工件序号组成的耗时矩阵变换为按加工顺序组成的耗时矩阵。
引入
的0-1矩阵,每行每列仅有一个元素为1,其余元素为0。
两矩阵相乘得到的新矩阵,例如
,
若最优解对应的
,说明工件3排在第一个加工。
第一行即第一个加工工件各加工工序的耗时,以此类推第6行是第6个加工工件各工序的耗时。
综上,得到整数规划模型如下:
;
注:
为了表达简便,在约束条件中,将
取到6,
取到3,但
在为3时越界,
在
为6时越界,此时只需在编程的过程中对分
分别约束即可。
4.2模型的求解
将目标函数及约束条件输入到Lingo中运行求解,可以得到结果(程序语句以及输出结果参见附录),可得加工顺序为为3—4—1—2—5—6。
为了更清晰的说明生产流程,由求解结果作出各工件开始、完成各工序的时间表4—1
表4—1工件i开始及完成工序J的时间
生产工序J
工件号
开始
1(弯折)
完成
弯折
开始
2(焊接)
完成
焊接
开始
3(装配)
装配完成
4
0
5
5
9
9
15
1
5
8
9
14
15
20
3
8
11
17
19
20
24
6
11
18
19
24
24
30
5
18
23
25
29
30
33
2
23
29
29
33
33
35
4.3模型检验与分析
根据表4—1利用Excel作出甘特图如图4一1
图4一1工件生产顺序甘特图
即加工顺序为4—1—3—6—5—2时,最短加工时间为35min。
负责弯折的机器0—29min一直工作,未出现空载情况;
负责焊接的机器5—9min、17—24min、25—33min工作,从开始到停止共9min空载;
负责装配的机器9—35min一直工作。
利用率=
机器1(负责弯折)机器2(负责焊接)机器3(负责装配)在一个生产周期时间利用率
可以看出此加工顺序使三个机器的空载时间不均衡,机器二空载时间过长。
此模型模拟遍历的过程,没有对工件不允许插队进行限制,而且各机器的时间利用效率不均衡,为了求解出更加合理的生产顺序,建立模型二。
5模型二的建立与求解
5.1模型的建立
模型一采取遍历的思想方法来表示工件之间的绝对加工顺序,还有一种方法就是对两个工件的加工顺序依次进行比较,引入0—1变量来表示任意两个工件的相对加工顺序,根据他们相对的加工顺序求得总的加工顺序。
首先每个工件都要满足按照弯折—焊接—装配的工序生产。
即前一个工序结束后才能进行后一个工序。
故
(5.1)
其次工件之间的加工顺序不改变,引入0—1变量
,
,
若按一种工件3道工序全部加工完成,另一工件才开始加工,完成6种工件需要94,故
在
之前加工时,
(5.2)
在
之后加工时,
(5.3)
由(5.2)(5.3)得
(5.4)
(5.4)表示
,也有可能在它之前加工。
对于任何一个工件,其加工结束的时间应不超过总时间,即
(5.5)
综上所述,得到一个以加工时间最短为目标的整数规划模型
s.t.
5.2模型的求解
将目标函数及约束条件输入到Lingo11中运行求解,可以得到结果(程序语句以及输出结果参见附录),即加工顺序为1—3—6—4—5—2时加工时间最短为35min。
根据结果做出
号工件开始第j道工序和完成第j道工序的时刻表5—1
表5—1
号工件开始第j道工序和完成第j道工序的时刻
生产工序
工件号
1(弯折)
完成
弯折
2(焊接)
完成
焊接
3(装配)
装配完成
1
0
3
3
8
8
13
2
23
29
29
33
33
35
3
3
6
8
10
13
17
4
13
18
18
22
24
30
5
18
23
23
27
30
33
6
6
13
13
18
18
24
5.3模型的检验与分析
为了更加直观的表示整个生产流程,画出甘特图。
如图5-2
从甘特图中可以清晰的看出加工顺序为1—3—6—4—5—2,总时间为35min。
工序1即弯折的条形图,负责弯折的机器从0-29min一直工作,没有出现空载情况;
工序2的条形图,负责焊接的机器3-10min工作,10-13min空载,13-33min工作;
工序3的条形图,负责装配的机器从8-17min工作,17-18min空载,18-35min工作。
机器1(负责弯折)机器2(负责焊接)机器3(负责装配)在一个生产周期时间利用率
在此情况下,三个机器的利用率相差不大即机器负荷相对平衡。
得到了比较满意的生产顺序安排。
6模型的评价
本文建立了两个模型。
模型一建立了线性整数规划模型,模拟遍历的过程,解决了各生产工件任务量相等时完成任务的最短时间以及对应的加工顺序。
模型二引入0—1变量表示两工件相对加工顺序,建立了0—1规划模型,求得使加工过程最短的加工顺序。
6.1模型的优点
(1)采用较为成熟的数学理论建立模型,所建模型简单,通俗易懂。
(2)为求得更为合理的生产工作调度表,建立多个模型,对结果进行比较,有较强的实用性。
(3)模型的计算采用LINGO软件,算法简便,编程实现简单;可信度较高,便于推广。
(4)甘特图的使用使生产过程更加清晰,各机器工作时间,各工件加工进度一目了然。
(5)机器时间利用效率概念的引入从整体上评价了不同生产顺序的利弊。
6.2模型的缺点
(1)模型虽然综合考虑了很多因素,但为了建立模型,理想化了许多影响因素,具有一定的局限性,得到的最优方案可能与实际有一定的出入。
(2)模型只考虑了时间最短,没有考虑成本最低,有可能每个机器运转时单位时间花费不同,模型结果与实际有一定差距。
(3)所建立的模型对工件个数少的流水线调度比较适用,一旦工件种类增加至100个及以上可能很难得到全局的最优解。
(4)LINGO软件求解优化问题时,只能输出一组最优解,其他最优解不能输出。
即使得到了最短时间是35min,但是不能得到所有使与之对应的加工顺序。
7模型的优化与模型改进
针对上述提出的不足之处,可进一步对模型进行优化,如:
1.对于模型1针对LINGO不能输出所有最优解得情况,在不了解其具体求解路径时,可以通过改变初始的工件各工序耗时矩阵,求得其它最优解。
如3—1—6—5—4—2,
4—1—6—5—3—2,3—4—1—6—5—2,1—4—6—5—3—2都可以使总的加工时间为35min,提供了更多的可选择方案。
2.多种加工顺序均能达到时间最短的目标,但是不同的加工顺序对应各机器的时间利用效率不同,综合考虑增加加工成本最低的目标,建立多目标线性规划模型,求出更具有实际意义的加工顺序。
3.实际问题中,有可能多种安排顺序时间相差不大,这时根据每台机器运转的成本不同,尽量使运转成本高的机器工作时间短,提高其时间利用效率。
根据时间和成本所占不同权重,确定最优生产计划。
8模型的推广与应用
此类流水线生产调度优化问题在实际中经常碰到,增强和减弱约束条件后能运用到其他方面。
例如安排人员面试顺序问题、将多项任务分配给多人完成、生产过程中存在制品库存问题、公交车的调度问题等都可建立类似的线性规划模型。
将此模型稍作修改,具体问题具体分析便可以很好地解决这一类的优化排序,生产规划问题。
运筹学的题目都可以用这类整数规划模型解决。
故该模型具有一定的实用性与推广性。
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