PDF《可外包条件下最大时间偏离受限的单机重调度》

对于调度稳定性的度 量与关注是两者的显著区别. 事实上, 在响应干扰的过程中对原调度方案所做的任何变动都会损耗先期的 人、 财、 物力投入, 且新调度方案较之前的变化幅度越大, 则意味着越多的投放资源被废弃, 重调度稳定性绩 效也就越差. 为降低生产运作成本, 应尽量减小或控制新、 原调度方案之间的差异程度. 解决生产重调度问题的诸多方法大体可分为精确求解法、 近似调度修复法、 启发式优化算法和智能优 化算法四类. 精确求解法虽能在理论上保证所得解的最优性, 但计算代价让人难以接受, 一般仅限于解决 规模较小的重调度问题. 近似调度修复法主要依据匹配式调度、 受影响工序重调度、 右移重调度和滚动时 域过程四种策略进行设计, 虽具备易于实现、 执行效率高的特点, 但普适性较差, 应用效果依赖于实际的干 扰情景和工况复杂程度. 智能优化算法以自然界中特定现象或生物行为为寻优机理, 在有限次迭代过程中 对单一调度解或解群体进行系统的结构变化, 通过反复的解生成、 解质量评价, 最终收敛至某近似满意解. 应用于生产重调度的启发式优化算法, 离不开经证实的调度优先级规则或优化性质. 尽管它也无法确保所 得调度解的最优性, 但相比于智能优化算法, 其求解结果具备可重复性, 计算时间更短. 鉴于此, 启发式优 化算法受到不少重调度学者的青睐, 常被用于解决困难的生产重调度问题. Unal等[22] 、 郭艳东等 [23] 、 刘乐 等[24] 、 Liu等[25] 都在其单机重调度优化研究工作中, 成功设计出具备多项式时间复杂度的启发式算法. 生产干扰对初始调度方案造成的最直接影响就是调度目标函数值的 恶化 , 特别是干扰的破坏程度 相当严重时, 变差的调度性能水平将大幅提高运作成本、 降低生产效率. 为了降低扰乱性大的干扰事件对 调度性能水平的影响, 现代制造型企业中的运营管理者会自然地考虑运用科学、 合理的外包手段, 把参与 重新调度的相当一部分加工任务承包给第三方的转包商. 随着参与重调度任务数的减少, 车间内部机器资 源的加工负担得以减轻, 进而利于新调度方案在有关时间维度的调度目标函数上有好的表现. 然而, 对于 外包出去的加工任务, 制造商需支付额外的外包费用, 且外包费用值会由于设备要求、 工艺标准、 实施条件 的迥异而不同. 划入外包任务集的工件或工序越多, 新调度方案在初始调度目标函数上的表现越好, 需支付 的外包费用也随之增加. 由此, 在允许外包、 突发严重干扰的条件下实施重调度, 运营管理者一方面要以节 省外包开支为原则, 确定哪些受扰的加工任务宜于外包出去, 哪些任务仍需在企业内部加工;

另一方面还要 对未被外包、 参与重调度的加工任务进行调度方案再生成, 确保初始调度目标函数上的优化水平和新、 原 调度方案间的稳定性. 这类制造商视角下的重调度与外包联合优化问题(rescheduling-outsourcing integrated optimization problems, ROIOP)在外包模式越来越普及的当代具有重要的现实指导意义. 针对ROIOP的研究 成果, 有助于提升人们在现代企业车间层运营管理中的科学决策水平与实际执行效率. 最近, 薄洪光等 [26] 针14 系统工程学报第34 卷 对作业可外包、 机器故障干扰条件下的双机成比例无等待流水车间重调度问题进行了0-1整数规划建模与 混合智能优化方法研究. 除该项研究之外, 据笔者所知, 致力于ROIOP研究的其他成果至今尚未见到. 基于 单机单转包商 运营模式, 本文研究新工件突然到达干扰影响下, 工件可外包、 最大时间偏 离量(maximum time deviation, MTD)与总外包费用均受上限的单机重调度与外包联合优化问题. 不排 除在汽车车身加工任务的动态调度中凝练出该问题. 事实上, 汽车工业中的车身制造离不开大型压 力机的冲压. 由于造价高、 吨位大, 用于车身制造的大型压力机往往是汽车制造企业中的单机;