导读:本文包含了递阶生产计划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:递阶生产计划,不确定,模糊规划,离散型企业
递阶生产计划论文文献综述
彭运芳,卢丹丹[1]（2015）在《不确定需求下多品种离散型制造业的模糊递阶生产计划模型研究》一文中研究指出随着经济的发展以及市场竞争的日益加剧,生产计划的制定越来越被离散型生产企业所重视,如何分配各产品在各个时期的生产量,准确有效地制定出生产计划,使企业获得最大收益并为企业决策提供依据,是目前的重点研究内容。递阶生产计划(Hierarchical Production Planning,HPP)是一种常见的处理多品种制造业生产计划与调度问题的方法,由于产品市场需求的不确定性,单纯地确定型递阶生产计划不能为企业提供稳定可行的生产计划,对此在递阶生产计划中引入模糊规划来处理不确定性问题,建立了模糊递阶生产计划模型,引入某灯具制造厂的实际数据,然后用运筹学优化的软件Xpress-MP进行求解,为企业提供良好的生产决策。(本文来源于《现代制造工程》期刊2015年08期）
卢丹丹[2]（2014）在《不确定需求下多品种制造企业的模糊递阶生产计划与调度方法研究》一文中研究指出随着经济的发展和消费者需求的多样化,以往少品种的生产模式逐渐被多品种的加工模式所替代。如何分配产品各时期的生产量,准确有效地安排生产计划是企业急需解决的问题。递阶生产计划是一种常见的处理多品种制造企业生产计划与调度问题的方法。由于产品市场需求的不稳定性,单纯的确定型递阶生产计划不能为企业提供稳定可行的生产计划。本文针对多品种制造企业,研究面向不确定需求的模糊递阶生产计划与调度方法。首先,结合制造企业多品种生产模式的特点,考虑到需求的不确定性,在递阶生产计划层中引入模糊变量,提出模糊递阶生产计划及调度框架,将整个企业的生产计划和调度划分为四个层次,即模糊综合生产计划层、模糊族分解计划层、产品分解计划层和车间作业计划层。接着,针对上述前叁个层次,分别建立起相应的数学模型。模糊综合生产计划层主要考虑模糊需求、库存和外包等,构建模糊混合整数线性规划模型,确定各时段产品族的生产、库存、转包和缺货的最优组合;模糊族分解计划对产品族进行分解,建立模糊加权整数目标规划模型,得出各产品项在短期内各个时期的生产批量,并对上层计划的结果进行检测和调整;总装排序计划层建立0-1整数规划模型对每个时间段内的产品进行总装排序,得出产品的排序计划。然后,重点针对车间作业计划层,运用约束规划中的约束满足技术对生产调度问题建立模型,并设计约束传播结合分枝定界的混合算法对模型进行求解,最终得出产品零部件的作业排序计划。最后,介绍了某灯具企业的生产状况,根据该企业的产品需求及生产能力建立数学模型,并运用运筹学优化软件Xpress-MP进行求解,结果表明本文所提出的生产计划与调度方法能为该企业提供良好的生产决策。(本文来源于《上海大学》期刊2014-12-15）
秦恒[3]（2013）在《基于指标递阶分解的集装箱码头生产计划优化研究》一文中研究指出国际集装箱运输业的快速发展,带动了集装箱码头吞吐量的不断攀升和船舶大型化的发展趋势,即使在近几年航运业比较低迷的情况下,集装箱码头业务仍持续快速地发展。面对不断变化的国际经济形势、行业发展状况和市场需求情况,来自船公司与客户的敏捷化、准时化、柔性化的服务需求日益变化,如何及时地对企业计划年度内的生产活动做出相应的计划和安排并指导下层计划的制定已经成为集装箱码头经营管理者面临的主要问题。这就对集装箱码头企业的生产管理水平提出了更高的要求。企业生产管理的过程就是在充分利用各种资源及现有生产能力的前提下,科学合理地制定企业生产计划和生产任务,并有效地组织安排其生产活动,以最少的投入,最大限度地完成生产任务和目标。因此,通过优化集装箱码头的生产计划体系,来制定出合理的生产计划,对于指导码头的生产活动,提高码头企业的生产管理水平和生产效率,具有重要的意义。本文综述了国内外集装箱码头生产计划的研究现状,通过对码头生产过程和计划管理过程的分析研究,引入系统工程的整体优化理论,基于指标的递阶分解,对集装箱码头综合生产计划和主生产计划进行研究,保持了计划分解过程中优化目标由上至下的一致性。本文主要探讨整体优化方法在集装箱码头生产计划中的运用,并建立了基于指标优化的两阶段生产计划优化模型：第一阶段在企业综合计划中,考虑到码头年度生产经营目标主要是利润、吞吐量、质量等经济效益指标,以码头年箱损惩罚费用最小和年利润最大为目标,建立了面向年度计划指标分解的多目标规划模型；第二阶段在主生产计划中,考虑到码头月度计划指标主要是吞吐量和效率,以码头岸边各泊位月度装卸时间最小为目标,建立了面向月度计划指标分解的多目标规划模型。采用粒子群优化算法对上述两个模型分别进行求解,仿真算例分析表明了模型和算法的有效性。最后对研究结果进行分析,总结了本文的研究成果和不足之处,并进行未来研究的展望。(本文来源于《大连海事大学》期刊2013-06-01）
薛贵森,周泓,上官春霞[4]（2009）在《多产品环境下的一种递阶生产计划系统》一文中研究指出为求解多产品环境下带顺序相关调整时间(成本)的递阶生产计划问题,提出了一个两层模型。上层的综合生产计划模型求得各产品类在各时段的生产计划,下层的族分解模型则将上层得到的计划分解到所属的各产品族。为避免当族分解模型中各产品族间的调整时间较大时,上层得到的综合计划不可行,将调整上层计划所带来的额外费用集成到族分解模型的目标函数中,从而可以最优地调整得到综合计划。最后,利用某模具制造企业的数据进行了验证,结果表明,所提出的递阶生产计划模型比整体的方法求解规模小,比传统的递阶生产计划模型的成本低。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2009年12期）
王国磊[5]（2009）在《大型水电设备制造企业递阶生产计划管理系统及应用研究》一文中研究指出大型水电设备制造企业具有生产需求多变、生产形式多样、企业规模庞大、产品结构复杂等特点,研究探索其生产计划管理模式和方法,对于提高整个复杂装备制造业的生产计划管理水平具有重要的应用意义和参考价值。本文在分析了国内外同类型企业生产计划管理中存在问题的基础上,针对大型水电设备制造企业的生产特点,提出了基于关键设备约束的递阶生产计划管理方法体系(Key Equipment Constrained Hierarchical Production Planning Management,KEC-HPPM),并对若干关键技术进行了研究。首先,将约束理论引入到递阶生产计划模式中,综合运用网络计划、物料需求计划和动态调度思想,构建了由公司计划层、分厂计划层和车间调度层组成的递阶生产计划管理模型,阐述了模型的工作原理和信息流程,并建立了相应的网络图/BOM数据模型,为后续的应用开发和关键技术研究奠定了理论基础。公司计划层的核心问题是关键设备约束下的多项目平衡问题,当问题规模较大时非常难于求解。本文针对这个问题设计了一种基于遗传算法和快速适配值估计方法的求解算法,该算法根据子代染色体与父代染色体的相似度,基于插值原理估算适配值,有效的减少了适配值评价环节的计算量。仿真试验表明,该算法具有较快的求解速度,适用于求解大规模项目计划问题。在关键工序前安插合理的缓冲时间可以有效降低生产波动,保障关键设备计划准确执行。考虑到现有方法都是经验性的,本文提出了一种基于可用度理论的缓冲时间估算方法。首先,根据进给工序的四种不同形式建立了关键工序缓冲时间的计算公式,然后提出了一种改进模糊概率PERT法对缓冲时间的可靠性加以验证,最后以最小化关键设备空闲惩罚和在制品的额外存储费用为目标,建立了缓冲时间的最优化模型。仿真实验表明,利用所提方法计算得到的缓冲时间合理、可靠。在分析分厂计划层任务构成和工作目标的基础上,建立了由落实关键设备计划、物料需求计划、分厂作业计划叁个步骤组成的分厂计划层工作模型,并给出了相应的物料需求和作业计划编制算法。此外,针对外协生产中的合作企业优选问题,引入区间数和多属性决策理论,提出了决策属性具有不确定性时的合作企业优选方法。针对车间调度环境复杂多变的特点,建立了基于多Agent技术和Q-学习算法的动态调度模型。该模型中,设备Agent采用改进合同网机制和基于Q-学习算法的标书选择策略进行协商调度。此外,为了提高Q-学习算法在动态调度环境下的学习效果,提出了基于聚类方法的状态空间划分方式和基于状态隶属度的状态-动作对值更新策略。最后,以哈尔滨电机厂有限责任公司为案例企业,开发了基于关键设备约束的生产计划调度系统,探讨了KEC-HPPM方法在大型水电设备制造企业的应用。对哈电机的生产计划管理需求进行了分析,介绍了系统的功能模块、体系结构和详细设计过程,并给出了系统运行实例和应用效果分析,验证了论文中技术、理论与方法的正确性和有效性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2009-10-01）
王国磊,钟诗胜,林琳,李宝江[6]（2009）在《递阶生产计划模式中综合计划层建模及求解》一文中研究指出根据某大型发电设备制造企业由大型、高精度、稀有设备决定生产率的特点,提出了其递阶生产计划控制模式中综合计划层的生产计划优化模型,并根据其部分设备具有可换性的特点设计了一种具有X和Y两个染色体的遗传算法XYGA进行求解。由于传统遗传算法的染色体适配值评价方式在求解大规模生产调度问题时效率很低,本文根据XYGA的编码方式定义了父代个体与子代个体的相似度,并据此以一定可信度通过插值方法由父代适配值估计子代的适配值。仿真试验表明,改进后的算法FXYGA在对最优解影响不大的情况下节省了50%~70%的计算时间。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2009年05期）
范熙[7]（2006）在《递阶流水线整体生产计划的研究》一文中研究指出本文在研究了国内外车间生产计划问题的进展和对制造企业生产现场进行的调研分析并对规划理论进行深入研究的基础上,建立了含有限缓冲区的具有一定普遍性的上下游生产线部件成品关联结构,并以此结构为对象,研究递阶流水线整体建模问题。从车间生产计划建模、生产计划优化算法和算法的具体实现出发研究了制造企业生产计划的制定问题。在生产计划建模方面,本文根据生产中的实际情况和上下游生产线部件成品关联结构的特点与要求,突出了一个核心产品的概念,并且围绕着核心产品采用推动和拉动相结合的建模方式建立了生产效益最高的整体计划模型。考虑到模型规模的复杂性,结合生产线的实际情况又对模型进行了分解和简化。建立的模型主要考虑了以下几种情况:优先满足用户核心产品需求、解决生产线之间成品同步、防止缓冲区溢出。在生产计划优化算法方面,本文建立的生产计划模型其目标函数是非线性的且目标函数的梯度是分段常数,而约束是线性的,因此通常的做法是将非线性目标函数通过增加约束化为线性目标函数,从而将一个本来比较难以解决的非线性规划问题转化为线性规划问题,然后采用线性规划算法对其进行仿真求解,但本文将尝试直接应用遗传算法求解该非线性规划问题。在仿真软件设计方面,本文运用面向对象的技术来设计生产计划仿真模型,并以VC6.0为开发工具设计了仿真模型库和算法库。最后,本文给出的仿真实例说明了围绕着核心产品采用推动和拉动相结合的方式建立的模型及算法是合理且有效的,同时也指出了本文所提出的模型和算法的一些局限性和有待改进的地方。(本文来源于《东南大学》期刊2006-03-05）
彭频[8]（2005）在《现代制造系统递阶生产计划研究》一文中研究指出应用递阶生产计划(HPP)模型研究多约束条件下复杂制造系统的生产计划与调度问题,通过引入叁层递阶结构建立按时间和产品大类分解的多目标生产计划模型,针对制造系统生产计划的特点提出了生产作业管理的研究思路。(本文来源于《中国钨业》期刊2005年05期）
严洪森,张晓东[9]（2002）在《最优递阶随机生产计划与控制》一文中研究指出研究了敏捷制造车间 ( AMW)中的最优递阶随机生产计划与控制问题 .首先根据实际需要建立关联方程有延迟的车间生产的随机非线性规划模型 ,即一种求解动态优化问题的静态优化模型 .为求解方便将其转化成确定非线性规划模型并通过引进约束进一步转化成线性规划模型 .然后 ,提出分别用卡马卡算法和基于卡马卡算法的关联预测法进行求解 ,并编制了相应软件 .算例研究表明所提方法是非常有效的(本文来源于《自动化学报》期刊2002年01期）
刘琦,顾幸生[10]（2000）在《基于模糊规划的不确定性条件下递阶生产计划模型》一文中研究指出本文研究了一类不确定条件下的递阶生产计划 ( Hierarchical Production Planning) ,简称 HPP)模型问题 ,在综合考虑计划中各种不确定性因素的条件下 ,建立了一个模糊递阶生产计划模型 ,并给出了一个基于模糊规划的改进算法 .仿真实例说明了所建模型及算法的有效性(本文来源于《信息与控制》期刊2000年05期）
递阶生产计划论文开题报告
（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：
随着经济的发展和消费者需求的多样化,以往少品种的生产模式逐渐被多品种的加工模式所替代。如何分配产品各时期的生产量,准确有效地安排生产计划是企业急需解决的问题。递阶生产计划是一种常见的处理多品种制造企业生产计划与调度问题的方法。由于产品市场需求的不稳定性,单纯的确定型递阶生产计划不能为企业提供稳定可行的生产计划。本文针对多品种制造企业,研究面向不确定需求的模糊递阶生产计划与调度方法。首先,结合制造企业多品种生产模式的特点,考虑到需求的不确定性,在递阶生产计划层中引入模糊变量,提出模糊递阶生产计划及调度框架,将整个企业的生产计划和调度划分为四个层次,即模糊综合生产计划层、模糊族分解计划层、产品分解计划层和车间作业计划层。接着,针对上述前叁个层次,分别建立起相应的数学模型。模糊综合生产计划层主要考虑模糊需求、库存和外包等,构建模糊混合整数线性规划模型,确定各时段产品族的生产、库存、转包和缺货的最优组合;模糊族分解计划对产品族进行分解,建立模糊加权整数目标规划模型,得出各产品项在短期内各个时期的生产批量,并对上层计划的结果进行检测和调整;总装排序计划层建立0-1整数规划模型对每个时间段内的产品进行总装排序,得出产品的排序计划。然后,重点针对车间作业计划层,运用约束规划中的约束满足技术对生产调度问题建立模型,并设计约束传播结合分枝定界的混合算法对模型进行求解,最终得出产品零部件的作业排序计划。最后,介绍了某灯具企业的生产状况,根据该企业的产品需求及生产能力建立数学模型,并运用运筹学优化软件Xpress-MP进行求解,结果表明本文所提出的生产计划与调度方法能为该企业提供良好的生产决策。
（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。
递阶生产计划论文参考文献
[1].彭运芳,卢丹丹.不确定需求下多品种离散型制造业的模糊递阶生产计划模型研究[J].现代制造工程.2015
[2].卢丹丹.不确定需求下多品种制造企业的模糊递阶生产计划与调度方法研究[D].上海大学.2014
[3].秦恒.基于指标递阶分解的集装箱码头生产计划优化研究[D].大连海事大学.2013
[4].薛贵森,周泓,上官春霞.多产品环境下的一种递阶生产计划系统[J].计算机集成制造系统.2009
[5].王国磊.大型水电设备制造企业递阶生产计划管理系统及应用研究[D].哈尔滨工业大学.2009
[6].王国磊,钟诗胜,林琳,李宝江.递阶生产计划模式中综合计划层建模及求解[J].吉林大学学报(工学版).2009
[7].范熙.递阶流水线整体生产计划的研究[D].东南大学.2006
[8].彭频.现代制造系统递阶生产计划研究[J].中国钨业.2005
[9].严洪森,张晓东.最优递阶随机生产计划与控制[J].自动化学报.2002
[10].刘琦,顾幸生.基于模糊规划的不确定性条件下递阶生产计划模型[J].信息与控制.2000