导读:本文包含了插单算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:插单,遗传算法,设备利用率,交货表现
插单算法论文文献综述
高柱[1]（2015）在《基于遗传算法的批调度中的插单问题研究》一文中研究指出针对单机批调度的插单成本、利润问题进行研究。本文将插单分为硬性插单与软性插单,分别建立了数学模型,运用MATLAB软件,在遗传算法基础上对插单工件分类,并对内加工部分的工件加工顺序进行重排序。利用赋权值的方法,整合目标函数为一个整体。文中首先综述了排程问题的背景以及研究意义,重点讲述插单问题的研究在实际生产中的重大作用。其次介绍了遗传算法的发展历程以及基本原理与应用。然后,综合考虑热处理设备利用率、交货表现、外协与内加工资源消耗成本,建立了硬性插单与软性插单的数学模型,由此可以根据成本计算出需要内加工的工件序号,并且将内加工部分的加工顺序进行重新排序。最后,通过模型给定的条件利用MATLAB软件进行验证,证实了模型的可靠性。(本文来源于《西北民族大学》期刊2015-06-01）
王建华,李南,黄贤凤,郭慧[2]（2010）在《敏捷供应链插单调度优化的启发式算法》一文中研究指出针对在敏捷供应链已有生产计划基础上进行的插单调度问题,以单工厂和多供应商组成的两级供应链系统为研究对象,采用时间槽表示可用调度时间,以最小化供应链总成本为目标,建立了调度优化问题的整数规划(IP)模型,设计了求解该模型的逐批选优启发式(OOSH)算法。通过算例将其与距离优先和作业周期优先决策算法比较,验证了启发式算法的有效性,显示了敏捷供应链协同调度可以有效提高供应链的市场竞争力。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年10期）
苏亚[3]（2006）在《面向成套订单的排产与插单算法研究》一文中研究指出随着全球化市场的形成以及技术变革的加速,顾客对产品交货期要求越来越急,定制化需求越来越普遍,市场竞争的愈演愈烈,工厂产品品种不断增多,批量不断减少,产品越来越复杂而生命周期却越来越短,企业生产计划不但要以市场需求和客户个性化的要求来确定,还要根据企业制造资源的实际能力和库存、生产进度的动态变化来调整。激烈震荡的市场以及生产过程中的不稳定性使得紧急订单日益增加,插单现象十分普遍,同时越来越复杂的产品结构注定会产生相当多的成套订单。首先本文分析了确定成套订单权重的影响因素,运用层次分析法计算各成套订单的权重以作为排产和插单的基础;其次介绍了成套订单的定义,并在此基础上介绍了单机加权成套订单数遗传算法,同时提出了单机带调整时间加权成套订单数问题,并给出了其在同类工件是否在一起加工两种情况下的遗传算法,接着提出了并行机带调整时间加权成套订单数问题,给出了数学模型和遗传算法;之后分析了面向成套订单的插单必要性,并结合普通订单的插单算法提出了面向成套订单的插单算法,并举出算例;最后提出了流水车间批量加工条件下利用在制品替代解决紧急订单的插单问题,并给出了数学模型以及一个两阶段启发式算法,以及算例分析。论文主要是结合国家自然科学基金项目“面向成套订单的生产作业管理系统研究”(编号:70572032)对面向成套订单的排产、插单进行研究,希望借此能对大量成套订单生产企业提供一定的参考和借鉴。(本文来源于《华中科技大学》期刊2006-10-01）
插单算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对在敏捷供应链已有生产计划基础上进行的插单调度问题,以单工厂和多供应商组成的两级供应链系统为研究对象,采用时间槽表示可用调度时间,以最小化供应链总成本为目标,建立了调度优化问题的整数规划(IP)模型,设计了求解该模型的逐批选优启发式(OOSH)算法。通过算例将其与距离优先和作业周期优先决策算法比较,验证了启发式算法的有效性,显示了敏捷供应链协同调度可以有效提高供应链的市场竞争力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
插单算法论文参考文献
[1].高柱.基于遗传算法的批调度中的插单问题研究[D].西北民族大学.2015
[2].王建华,李南,黄贤凤,郭慧.敏捷供应链插单调度优化的启发式算法[J].计算机应用.2010
[3].苏亚.面向成套订单的排产与插单算法研究[D].华中科技大学.2006