工業(yè)工程生產(chǎn)管理模塊專業(yè)課程設計

1、<p>　　膁莂薈裊肇莁蝕肁羃莀螂袃節(jié)莀蒂聿膈荿薄袂肄蒈蚇肇羀蕆蝿袀艿蒆葿蚃芅蒅蟻羈膁蒄螃螁肇蒄蒃羇羃蒃薅蝿芁蒂蚈羅膇薁螀螈肅薀蒀羃罿蕿薂螆莈薈螄肁芄薈袆襖膀薇薆肀肆膃蚈袂羂膂螁肈芀芁蒀袁膆芁薃肆肂芀蚅衿肈艿袇螞莇羋薇羇芃芇蠆螀腿芆螂羆肅芅蒁螈羈蒞薄羄艿莄蚆螇膅莃袈羂膁莂薈裊肇莁蝕肁羃莀螂袃節(jié)莀蒂聿膈荿薄袂肄蒈蚇肇羀蕆蝿袀艿蒆葿蚃芅蒅蟻羈膁蒄螃螁肇蒄蒃羇羃蒃薅蝿芁蒂蚈羅膇薁螀螈肅薀蒀羃罿蕿薂螆莈薈螄肁芄薈袆襖膀薇薆肀肆膃蚈袂羂

2、膂螁肈芀芁蒀袁膆芁薃肆肂芀蚅衿肈艿袇螞莇羋薇羇芃芇蠆螀腿芆螂羆肅芅蒁螈羈蒞薄羄艿莄蚆螇膅莃袈羂膁莂薈裊肇莁蝕肁羃莀螂袃節(jié)莀蒂聿膈荿薄袂肄蒈蚇肇羀蕆蝿袀艿蒆葿蚃芅蒅蟻羈膁蒄螃螁肇蒄蒃羇羃蒃薅蝿芁蒂蚈羅膇薁螀螈肅薀蒀羃罿蕿薂螆莈薈螄肁芄薈袆襖膀薇薆肀肆膃蚈袂羂膂螁肈芀芁蒀袁膆芁薃肆肂芀蚅衿肈艿袇螞莇羋薇羇芃芇蠆螀腿芆螂羆肅芅蒁螈羈蒞薄羄艿莄蚆螇膅莃袈羂膁莂薈裊肇莁蝕肁羃莀螂袃節(jié)莀蒂聿膈荿薄袂肄蒈蚇肇羀蕆蝿袀艿蒆葿蚃芅蒅蟻羈膁蒄螃螁肇蒄蒃羇羃

3、蒃薅蝿芁蒂蚈羅膇薁螀螈肅薀蒀羃罿蕿薂螆莈薈螄肁芄薈袆襖膀薇薆肀肆膃蚈袂羂膂螁肈芀芁蒀袁膆芁薃肆肂芀蚅衿肈艿袇螞莇羋薇羇芃芇蠆螀腿芆螂羆肅芅蒁螈</p><p>　　工業(yè)工程生產(chǎn)管理模塊</p><p><b>　　專業(yè)課程設計</b></p><p><b>　　說明書</b></p><p>　　

4、2012 年 3 月 1 日</p><p><b>　　目錄</b></p><p>　　緒論 ………………………………………………………………………… 3</p><p>　　流水作業(yè)制造系統(tǒng) ………………………………………………… 3</p><p>　　普通生產(chǎn)作業(yè)制造系統(tǒng) …………………………………………

5、… 5</p><p>　　2 流水作業(yè) …………………………………………………………………… 6</p><p>　　3 一般生產(chǎn)作業(yè) ……………………………………………………………… 9</p><p>　　3.1 較簡單的一般生產(chǎn)作業(yè)計劃 ……………………………………… 9</p><p>　　3.2 較復雜的一

6、般生產(chǎn)作業(yè)計劃 ……………………………………… 13</p><p>　　4 隨機和優(yōu)化生產(chǎn)作業(yè)的比較 ……………………………………………… 18</p><p>　　5 企業(yè)合作需求的產(chǎn)生和實現(xiàn)模式 ………………………………………… 19</p><p>　　6 總結 ………………………………………………………………………… 20</p>

7、;<p>　　參考文獻 …………………………………………………………………… 21</p><p>　　附錄一 ……………………………………………………………………… 21</p><p>　　附錄二 ……………………………………………………………………… 29</p><p><b>　　1 緒論</b></p>

8、;<p><b>　　流水作業(yè)</b></p><p>　　1.1.1 流水作業(yè)的概念</p><p>　　流水作業(yè)是一種比較先進的作業(yè)方法, 指專業(yè)員工按照一定的工藝路線和順序通過各個工作臺，并按照統(tǒng)一的生產(chǎn)速度完成工藝作業(yè)的連續(xù)重復的生產(chǎn)過程。即m臺機器對n個工件的流水加工過程，每個工件在各機器上加工順序相同，同時每個工件在每臺機器上只加工一次，每

9、臺機器在某一時刻只能加工一個工件，各工件在各機器上所需的加工時間已定，要求得到加工總時間最優(yōu)。盡管流水作業(yè)是作業(yè)計劃一個特殊問題,但仍有較強的應用背景,在成組生產(chǎn)環(huán)境下更是如此。</p><p>　　流水作業(yè)又叫流水線生產(chǎn)，基礎是由設備、工作地和傳送裝置構成的設施系統(tǒng)。它實質是對象專業(yè)化組織形式的進一步發(fā)展。現(xiàn)代流水生產(chǎn)方式起源于福特制。美國福特汽車公司為擴大汽車生產(chǎn)量，建立了傳送帶式的流水生產(chǎn)線，由于采用了流水

10、生產(chǎn)方式，大大增加了單位時間的產(chǎn)量，降低了單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，從而使福特財團的資本迅速上升。采用流水線生產(chǎn)可提高生產(chǎn)過程的連續(xù)性、協(xié)調性和均衡性，提高工人操作的熟練程度和勞動效率，便于企業(yè)采用先進的工藝和技術設備。</p><p>　　1.1.2 流水生產(chǎn)作業(yè)過程的特點</p><p>　　流水生產(chǎn)作業(yè)是高效的生產(chǎn)組織形式。其主要特征有：</p><p>　?。?

11、） 作業(yè)的專業(yè)化程度高。大量高效生產(chǎn)、低成本制造模式，在流水線固定地生產(chǎn)一種或少數(shù)幾種相似的工件，每個工作固定完成一道或少數(shù)幾道工序；</p><p>　?。?）流水線上的加工對象是按照工藝加工的順序從一個工作站傳送到另一個工作站，加工對象在流水線上做單向運動，生產(chǎn)的重復性強且工藝過程相對穩(wěn)定，生產(chǎn)作業(yè)時間組織工作相對比較簡單；</p><p>　?。?）多采用高效專門化機床和專用性工具，

12、可以達到很高的生產(chǎn)率； 　　</p><p>　?。?）加工對象在各道工序之間按一定的時間間隔投入或產(chǎn)出，兩批相同的制品之間也按一定的時間間隔投入流水線或從流水線產(chǎn)出，保持一定的節(jié)奏；</p><p>　?。?）加工對象在各個工作站之間做平行移動或平行順序移動，最大限度地減少了停工等待時間； </p><p>　?。?）流水線上各道工序的生產(chǎn)能力是平衡的、成比例的，

13、即各道工序的工作站（設備）數(shù)同各道工序單件制品的加工時間大致相等。</p><p>　　1.1.3 流水生產(chǎn)作業(yè)過程的影響因素</p><p>　　在實際生產(chǎn)中影響流水生產(chǎn)作業(yè)過程的最重要因素是瓶頸工序，瓶頸環(huán)節(jié)的產(chǎn)生會影響整條生產(chǎn)線的效率，導致整條生產(chǎn)線無法保持平衡。瓶頸工序越長，整條生產(chǎn)線的平衡率越低。</p><p>　　瓶頸是具有最多生產(chǎn)時間的工序，占有最

14、高的可利用資源。大多數(shù)企業(yè)的目標是最大化利潤。因此要改善瓶頸工序，減少在制品庫存，為瓶頸工序調整設備或員工配置，提高設備效率，提高員工作業(yè)技能，創(chuàng)建多工位共享的流水線布局（U形流水線），通過平衡流水線、調整生產(chǎn)線工序等方式平衡各道工序的流程能力。 </p><p>　　1.1.4 作業(yè)計劃方法及其實施</p><p>　?。?）SPT（最短加工時間）優(yōu)先原則排序，使得MFT（作業(yè)平均通過

15、時間）最短，同時可以使得作業(yè)平均延誤時間最短；</p><p>　?。?）約翰遜算法：考慮設備利用率越高越能以最短的時間完成任務的方法。 </p><p>　?。?）貪心算法，針對通常情況下調度問題求解困難的問題 ,求解近似解,雖與最優(yōu)解相比有一定誤差，但其時間復雜度較小。</p><p>　?。?）啟發(fā)式算法：目標是使加權完工時間最小。同一工件在一臺機器上完工后與

16、在另一臺機器上開工前存在一定的時間間隔 ,將其定義為運輸時間 ,所有運輸過程均由單自動機完成。</p><p>　?。?）多目標局部搜索算法：針對求解最小化最大完工時間和總流程時間的多目標同順序流水作業(yè)問題,:用現(xiàn)有的構造性算法生成兩個解,作為該算法的初始解,然后從這兩個初始解出發(fā),以貪婪的方式求出新的Pareto最優(yōu)解集,持續(xù)改進Pareto前沿。</p><p>　?。?）蟻群算法：基

17、于遺傳算法的單層算法,將該算法與兩層算法進行比較表明,單層算法具有更好的尋優(yōu)性能。</p><p>　?。?）遺傳算法：把函數(shù)的搜索空間看成是一個映射的遺傳空間，對不同的染色體群體進行最佳選擇的匹配，以獲得最佳的最優(yōu)搜索結果。</p><p>　?。?）Hopfield 模型：是求解流水作業(yè)排序問題比較有效的方法。采用Hopfield 模型進行第一層優(yōu)化,即求解各個零件依次訪問所需加工資源

18、的最優(yōu)次序。在第二層,根據(jù)所設計的動態(tài)調度規(guī)則,由加工過程中的事件驅動規(guī)則運行, 完成將零件加工所需的資源與具體加工機床的合理匹配。</p><p>　　1.1.5 流水作業(yè)計劃的約束條件</p><p>　?。?）每臺機床每次只能加工一個工件；</p><p>　?。?）一個零件只能被一臺機床加工一次；</p><p>　?。?）優(yōu)先的零

19、件在所有機床或工序上都優(yōu)先；</p><p>　?。?）時間約束條件，即優(yōu)化目標是使整個加工過程的時間最小。</p><p><b>　　普通生產(chǎn)作業(yè)</b></p><p>　　1.2.1 普通作業(yè)的概念</p><p>　　普通作業(yè)制造系統(tǒng)是最基本的制造系統(tǒng)。區(qū)別于流水作業(yè)制造系統(tǒng)，在普通作業(yè)制造系統(tǒng)中，不同零件的

20、加工工藝順序不同。每種零件根據(jù)自身工藝的要求，按照一定順序通過加工設備。從理論上說，流水作業(yè)系統(tǒng)只是普通作業(yè)系統(tǒng)的一種特例。普通的零件加工作業(yè)計劃問題是生產(chǎn)作業(yè)計劃安排和調度中一個最基本也是最困難的工作，現(xiàn)實證明，這類問題屬于NP難題，不存在有效地解析解。</p><p>　　1.2.2 普通生產(chǎn)作業(yè)過程的特點</p><p>　　給定n個工件，每個工件以不同的順序和不同的加工時間通過m

21、臺機器加工，無法求出最直接的最優(yōu)解，只能得出近似最優(yōu)解，尋求的是最優(yōu)加工順序，使得零件加工總時間最短。其一般特點為：</p><p>　　普通生產(chǎn)作業(yè)制造柔性較高，對產(chǎn)品變換適應性強，能夠進行多品種小批量產(chǎn)品的生產(chǎn)。由于各個零件的各個加工工序時間不同，在各臺機器上的加工順序不同，因此無法進行大批量規(guī)?；a(chǎn)。但不能發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效應，生產(chǎn)率較低，生產(chǎn)成本高，各車間之間的物料流復雜凌亂，在制品積壓較多，設備的無效等待

22、時間較長。</p><p>　　多采用通用機床、裝備和工具，作業(yè)人員的技藝水平要求高。</p><p>　　1.2.3 普通生產(chǎn)作業(yè)過程的影響因素</p><p>　　由于普通生產(chǎn)作業(yè)對工件的加工順序沒有嚴格的要求，因此只要控制好加工時間在預定交貨的時間內即可。</p><p>　　1.2.4 普通生產(chǎn)作業(yè)計劃方法及其實施</p&g

23、t;<p>　?。?）依靠經(jīng)驗法：對于簡單的、只包含少許幾個加工工序的工件，加工作業(yè)計劃可以由一些有經(jīng)驗的計劃調度人員來完成。這種人工零件加工計劃一般只是憑借經(jīng)驗定性地制定作業(yè)計劃，有時也運用若干分配準則，但始終難以使作業(yè)計劃達到最優(yōu)。</p><p>　?。?）構建數(shù)學模型、應用算法、借助程序法：對于復雜的、包含較多加工工序的工件，僅僅依靠經(jīng)驗無法高效地完成作業(yè)計劃。此時必須借助合適的數(shù)學模型來進

24、行優(yōu)化求解，以獲得比較合理的作業(yè)計劃。求解過程涉及到程序的算法，主要有蟻群算法、遺傳算法、啟發(fā)式算法等等。</p><p>　　1.2.5 普通生產(chǎn)作業(yè)計劃的約束條件</p><p>　?。?）加工順序約束，即每種零件僅當一道工序加工完成后，下一道工序才能開始，且一臺設備不能同時加工多于一種的零件，故等待時間長，需要對各零件價格加工工序進行優(yōu)化，才能找到近似最優(yōu)解；</p>

25、<p>　?。?）資源約束，即一臺設備不能同時加工多余一種的零件；</p><p>　?。?）工序不可中斷約束，即每一個零件一旦開始在一臺設備上加工，則本道工序不能被中斷，必須待該零件的這道工序加工結束后，該設備才能加工其它零件。</p><p><b>　　2 流水作業(yè)計劃</b></p><p>　　2.1 初始給定條件及優(yōu)化

26、目標</p><p>　　有10個零件J1—J10計劃在機器M1—M8上加工，加工方式為流水作業(yè)，即各零件的工藝路線順序相同。各零件在機器上加工的時間如表一所示：</p><p><b>　　表1</b></p><p>　　優(yōu)化目標：總加工時間最短，即從第一個零件開始加工起，到最后一個零件結束加工位置的這一段時間最短。</p>

27、<p>　　2.2 流水作業(yè)計劃程序設計思路及流程圖</p><p><b>　　程序設計思路：</b></p><p>　?。?）首先窮舉各作業(yè)計劃方案，對工件進行全排列，通過左移函數(shù)并遞歸調用實現(xiàn)。</p><p>　　（2）當輸出一個作業(yè)計劃方案后隨即算出該方案所需的總時間。計算出每個工件完成的結束時間，最大的即為該計劃所需的

28、總時間。</p><p>　?。?）記錄每一組作業(yè)計劃方案所需的時間，最后求平均值，得平均作業(yè)時間。</p><p>　　流水作業(yè)流程圖（Flow-Shop）：</p><p>　　程序見附錄一，參數(shù)說明：</p><p>　　在流水作業(yè)中，JM[10][8]表示工件在滿足加工順序的情況下對應的加工時間，pj為流水隨機方案平均加工時間，sum

29、為總時間，當n小于1000000時，用窮舉法舉出作業(yè)計劃編碼。采用排列遞歸的方法，列出窮舉函數(shù)： </p><p>　　void swap(int *a, int *b)</p><p>　　int m; m = *a; *a = *b; *b = m; }</p><p>　　void perm(int list[], int k, i

30、nt m)</p><p>　　{ int i,j,s;</p><p>　　if(n>=1000000) return;</p><p>　　if(k >= m)</p><p>　　{ for(s=0; s<=m; s++)</p><p>　　{fprintf(f,"%

31、d ",list[s]);</p><p>　　t[s]=list[s];</p><p>　　printf("%d",list[s]);</p><p><b>　　}</b></p><p><b>　　……</b></p><p>　　if

32、(sumJ[i][j-1]>sumJ[i-1][j])</p><p>　　{sumJ[i][j]=sumJ[i][j-1]+JM2[i][j];}</p><p><b>　　else</b></p><p>　　{ sumJ[i][j]=sumJ[i-1][j]+JM2[i][j];}</p><p><

33、b>　　}} ……</b></p><p>　　流水作業(yè)中，因為方案總數(shù)容易窮盡，所以用選擇排序方法，從小到大排列出所有的可能方案，本例中用遞歸的方法對t[s]進行賦值，如果有兩個數(shù)字相等就重新賦值，最后得到10個不同的數(shù)字，得到list [10]，這樣便得到一組1到10的排列方案。</p><p>　　2.3運行流水作業(yè)窮舉程序</p><p>

34、;　　輸出結果the total number is 1000000</p><p>　　the average data is 1018.162807</p><p>　　所以可知，平均時間可取在1018附近。</p><p>　　選出一組8 4 10 7 3 6 9 5 2 1， T=1018</p><p>　　據(jù)此，畫出甘特圖1（

35、附錄二）。</p><p>　　我們發(fā)現(xiàn)，甘特圖1的結構很松散，說明機器的空閑時間很長，這種方案的問題在于，經(jīng)常會出現(xiàn)如下情況：一臺機器已經(jīng)加工完一個零件，準備加工下一個零件，可是下一個零件還在上一道工序未加工完。</p><p>　　2.4流水作業(yè)的優(yōu)化</p><p>　　取K=10，H=0.05,運行程序，得：</p><p>　　**

36、* T= 884.0000000</p><p>　　9 5 8 6 7 1 2 4 10 3 </p><p>　　*** T= 909.0000000</p><p>　　9 6 5 8 7 1 2 4 10 3 </p><p>　　*** T=

37、 915.0000000</p><p>　　9 5 7 10 1 8 6 4 2 3 </p><p>　　*** T= 903.0000000</p><p>　　9 5 4 8 7 6 2 1 10 3 </p><p>　　*** T=

38、 911.0000000</p><p>　　8 9 7 1 6 2 10 4 5 3 </p><p>　　*** T= 915.0000000</p><p>　　8 9 4 10 7 6 2 1 5 3 </p><p>　　*** T= 9

39、07.0000000</p><p>　　9 6 8 7 1 2 4 5 10 3 </p><p>　　*** T= 909.0000000</p><p>　　9 8 7 6 2 1 3 4 10 5 </p><p>　　*** T= 920.0

40、000000</p><p>　　9 8 5 7 6 4 10 1 2 3 </p><p>　　*** T= 909.0000000</p><p>　　優(yōu)化方案的平均時間為T=908.2，故取K=2，T=909，</p><p>　　順序為9 6 5 8 7 1 2 4 10

41、 3。</p><p>　　2.5流水作業(yè)優(yōu)化結果及分析</p><p>　　通過不斷取值，我們得到最優(yōu)解為T*=884，作業(yè)編碼串的順序為 9 5 6 8 7 1 2 4 10 3 據(jù)此，畫出甘特圖2（附錄二）。</p><p>　　參數(shù)調整對優(yōu)化結果的影響分析：流水作業(yè)中，如果輸入的K足夠大，當h=0.008或h=0.05時，都能找到最優(yōu)，即在某個區(qū)間范圍內，

42、作業(yè)計劃基本都能符合最優(yōu)。K的取值不同，反映了不同的調試次數(shù)，拉大了加工時間的跨度，每個參數(shù)的運行結果中，零件加工排序只在幾個零件間調換順序，不同參數(shù)下不同零件加工順序大部分趨于類似，因此判斷流水加工作業(yè)中，參數(shù)對零件加工排序的影響還是較小的。</p><p>　　流水作業(yè)的平均時間和優(yōu)化后的平均時間甘特圖比較分析：隨機方式所需平均總時間1018，優(yōu)化后所需平均總時間909，而最優(yōu)的方案所需時間僅為884。可見，

43、優(yōu)化后可大大節(jié)約了加工時間。</p><p>　　通過零件和機器運轉的流暢程度分析，可以得出，優(yōu)化流水作業(yè)排序中，機器的空閑時間和零件的等待時間比隨機流水作業(yè)排序結果短，流暢度高。</p><p>　　3 一般生產(chǎn)作業(yè)計劃</p><p>　　3.1 較簡單的一般生產(chǎn)作業(yè)計劃</p><p>　　3.1.1 初始給定條件</p>

44、;<p>　　有6個零件J1到J6計劃在機器M1到M6上加工，加工方式為普通生產(chǎn)計劃，即各零件的工藝路線順序各不相同。各零件的加工順序及其在機器上加工的時間如表2所示：</p><p><b>　　表2</b></p><p>　　3.1.2 一般生產(chǎn)作業(yè)計劃程序設計思路及流程圖</p><p>　　普通作業(yè)流程圖（Job-Sh

45、op）：</p><p><b>　　程序見附錄一。</b></p><p>　　在一般作業(yè)方案中，舉例6x6作業(yè)方案（10x10類似），J[6][6]表示工件加工工序，JM[6][6]為各工序加工時間，machinetime為機器加工時間，worktime為工件加工時間，sum為總時間，pj為平均加工時間。當n小于1000000時，用窮舉法舉出作業(yè)計劃編碼。采用隨機

46、排序的方法，列出窮舉函數(shù)： </p><p>　　void swap(int *a, int *b)</p><p>　　{ int m; m = *a; *a = *b; *b = m; }</p><p>　　void perm(int list[], int k, int m)</p><p>　　{ i

47、nt number[6]={0};</p><p>　　int i,j,h,l,s,g,r=0;</p><p>　　int sum=0;</p><p>　　if(n>=1000000) return;</p><p>　　if(k >= m)</p><p><b>　　……</b&

48、gt;</p><p>　　for(s = 0; s <= m; s++)</p><p>　　{fprintf(f,"%d ", list[s]);</p><p><b>　　……</b></p><p>　　swap(&list[k], &list[j]);

49、 </p><p>　　perm(list, k + 1, m); </p><p>　　for(g=k+1;g<37;g++){</p><p>　　for(h=1;h<7 ;h++){</p><p>　　q[g][h]=0;}} </p><p>　　swap(&

50、list[k], &list[j]) ……}</p><p>　　在一般作業(yè)中，由于方案總數(shù)多，要窮盡全部方案比較耗時，因而用隨機排序方法，隨意排列出盡可能多的方案，本例中，對函數(shù)t[s]進行賦值，得到36個數(shù)字（共6個1，6個2，…，6個6，如此便得到一組排列方案）。</p><p>　　在計算一組方案的加工時間時，考慮machinetime比較6個零件的完工時間,并將其中最

51、小的時間保存在e中，在計算某一零件的加工時間worktime時，如果machinetime[m]大于worktime[l]，則worktime[l]=machinetime[m]=machinetim-e[m]+JM[l][number[l]-1]，machinetime[m] =machinetime[m]+JM[l][number[l]-1]；否則machinetime[m]=worktime[l]+JM[l][number[l]-

52、1，worktime[l]=worktime[l]+JM[l][numbe-r[l]-1]，求得總時間sum。</p><p>　　3.1.3運行一般生產(chǎn)作業(yè)窮舉程序</p><p>　　運行窮舉程序，得到一個隨機作業(yè)計劃，順序為：</p><p>　　4 5 4 1 4 4 5 3 2 1 1 5 4 3 5 5 6 2</

53、p><p>　　1 6 2 4 3 6 3 1 1 3 2 5 6 2 6 2 3 6</p><p>　　據(jù)此，畫出甘特圖3（附錄二） 可知T=79。</p><p>　　3.1.4 流水作業(yè)的優(yōu)化</p><p>　　運行優(yōu)化程序，隨機取K=12，J=6，a=0.15，b=0.66得到如下結果：</p

54、><p>　　12 1000 6 250 1.500000E-001</p><p>　　6.600000E-001</p><p>　　NO. TMIN= 1 55.0000000 33 306.0000000</p><p>　　2

55、 3 1 3 3 2 1 2 4 4</p><p>　　6 5 6 3 6 4 4 5 3 2</p><p>　　5 1 1 6 3 2 4 5 1 2</p><p>　　5 6 6

56、 1 5 4</p><p>　　NO. TMIN= 2 55.0000000 25 301.0000000</p><p>　　2 1 3 3 6 6 2 4 2 5</p><p>　　1 5 3 4 3 6

57、 1 4 5 6</p><p>　　3 4 2 4 1 3 2 5 2 1</p><p>　　5 6 6 4 1 5</p><p>　　NO. TMIN= 3 55.0000000 36 306.0

58、000000</p><p>　　3 2 3 1 2 5 2 1 6 3</p><p>　　4 6 4 5 5 6 2 1 3 4</p><p>　　4 1 3 5 4 1 6 2 5 3</p&

59、gt;<p>　　2 6 6 1 4 5</p><p>　　NO. TMIN= 4 55.0000000 30 313.0000000</p><p>　　1 3 2 2 3 1 4 4 6 6</p><p>

60、;　　5 3 2 6 5 3 1 5 4 4</p><p>　　1 2 5 6 2 3 4 6 6 5</p><p>　　1 3 1 2 5 4</p><p>　　NO. TMIN= 5 55

61、.0000000 30 311.0000000</p><p>　　3 3 1 2 4 2 6 5 1 4</p><p>　　2 5 6 3 6 4 3 5 1 2</p><p>　　4 6 1 4 2

62、 1 5 3 5 2</p><p>　　6 3 6 4 1 5</p><p>　　NO. TMIN= 6 55.0000000 25 309.0000000</p><p>　　2 3 1 4 1 6 2

63、 3 4 5</p><p>　　6 3 4 2 3 6 5 5 6 2</p><p>　　3 1 4 5 3 1 2 5 4 6</p><p>　　2 1 6 1 5 4</p><p>

64、　　NO. TMIN= 7 55.0000000 29 306.0000000</p><p>　　3 2 3 1 1 4 2 6 2 3</p><p>　　5 1 4 5 5 6 6 4 3 4</p>&

65、lt;p>　　4 6 1 2 3 3 1 5 2 2</p><p>　　5 5 6 6 4 1</p><p>　　NO. TMIN= 8 55.0000000 28 309.0000000</p><p>　　3

66、 1 2 3 6 2 1 4 3 4</p><p>　　5 3 4 6 6 4 6 1 2 5</p><p>　　5 2 4 1 1 3 5 3 2 5</p><p>　　6 4 2

67、6 5 1</p><p>　　NO. TMIN= 9 55.0000000 24 306.0000000</p><p>　　2 3 1 4 3 2 6 1 6 3</p><p>　　6 2 5 1 4 4

68、 3 5 4 5</p><p>　　4 6 3 2 1 1 5 2 2 3</p><p>　　6 6 5 4 1 5</p><p>　　NO. TMIN= 10 55.0000000 31 306.

69、0000000</p><p>　　3 2 1 2 3 1 4 3 6 4</p><p>　　6 5 3 4 2 6 1 5 6 5</p><p>　　4 2 4 2 1 5 3 6 3 6</p

70、><p>　　5 2 1 1 5 4</p><p>　　NO. TMIN= 11 55.0000000 36 313.0000000</p><p>　　5 3 1 4 3 3 4 2 5 4</p><p&

71、gt;　　1 6 5 6 2 3 6 4 1 5</p><p>　　6 2 4 3 5 1 2 1 3 4</p><p>　　5 6 6 2 2 1</p><p>　　NO. TMIN= 12

72、55.0000000 38 311.0000000</p><p>　　2 3 1 1 3 2 4 3 4 2</p><p>　　6 5 5 6 6 1 4 3 4 2</p><p>　　1 5 6 4

73、1 2 2 5 3 6</p><p>　　3 6 1 4 5 5</p><p>　　3.1.5 流水作業(yè)優(yōu)化結果及分析</p><p><b>　　取最優(yōu)值：</b></p><p>　　NO. TMIN= 2 55.000

74、0000 25 301.0000000</p><p>　　2 1 3 3 6 6 2 4 2 5</p><p>　　1 5 3 4 3 6 1 4 5 6</p><p>　　3 4 2 4 1 3

75、 2 5 2 1</p><p>　　5 6 6 4 1 5</p><p>　　據(jù)此，畫出甘特圖4（附錄二） 可知T=55.</p><p>　　對優(yōu)化結果進行分析：由于此程序數(shù)據(jù)量較大，可以判斷，增大參數(shù)能夠拉大零件加工時間的跨度，和流水作業(yè)一樣，相同參數(shù)的不同加工排序組合大部分相同，只在較少零件加工順序上改

76、變，不同參數(shù)的排序結果在總體上趨于類似，參數(shù)的調整選擇對排序結果影響較大。</p><p>　　隨機普通作業(yè)的平均時間和最優(yōu)普通作業(yè)平均時間的比較分析：隨機普通作業(yè)排序中，各零件在機器上的總等待時間大于最優(yōu)普通作業(yè)排序中各零件的總等待時間。隨機普通作業(yè)排序中，各機器的總空閑時間大于最優(yōu)普通作業(yè)排序中各機器總空閑時間（以一個周期內，有零件開始在某機器上加工則開啟機器，直到此周期內沒有零件在此機器上加工才關閉機器來計

77、算）。通過零件和機器運轉的流暢度分析，可以得出，最優(yōu)普通作業(yè)排序的零件等待時間和機器空閑時間較隨機普通作業(yè)排序短，流暢度高。</p><p>　　3.2 較復雜的一般生產(chǎn)作業(yè)計劃</p><p>　　3.2.1 初始給定條件</p><p>　　有10個零件J1到J10計劃在機器M1到M10上加工，加工方式為普通生產(chǎn)計劃，即各零件的工藝路線順序各不相同。各零件的

78、加工順序及其在機器上加工的時間如表3所示：</p><p><b>　　表3</b></p><p>　　3.2.1 較復雜的一般作業(yè)計劃程序設計思路及流程圖</p><p>　　較復雜的一般生產(chǎn)作業(yè)計劃程序的設計思路與較簡單的一般生產(chǎn)作業(yè)計劃相類似，在此不加贅述。見 3.1.1一般生產(chǎn)作業(yè)計劃程序設計思路及流程圖。</p>&

79、lt;p><b>　　窮舉程序見附錄一。</b></p><p>　　3.2.2 運行較復雜的一般作業(yè)計劃窮舉程序</p><p>　　輸出結果the total number is 1000000</p><p>　　the average data is 1037.0000</p><p>　　所以可知，平

80、均時間可取在1037附近。</p><p><b>　　選出一組: </b></p><p>　　7 5 2 6 4 8 6 9 7 9</p><p>　　6 7 5 2 7 10 4 8 7 9</p><p>

81、　　2 2 10 1 9 5 8 10 4 8</p><p>　　7 6 10 9 5 10 9 3 2 6</p><p>　　9 9 5 4 4 8 1 4 4 1</p><p>　　8 1 1

82、 7 3 5 10 2 3 2</p><p>　　1 7 8 10 7 6 5 5 4 9</p><p>　　1 7 8 3 5 2 10 1 3 1</p><p>　　3 6 3 6 4

83、 6 8 9 10 3</p><p>　　4 1 6 3 2 5 2 8 10 3</p><p><b>　　T=1015</b></p><p>　　據(jù)此，畫出甘特圖5（附錄二）。</p><p>　　3.2.3較復雜的一般作業(yè)計劃優(yōu)化程序&

84、lt;/p><p>　　取K=10,J=10,a=0.02,b=0.9得出以下數(shù)據(jù)：</p><p>　　10 1000 10 250 2.000000E-002</p><p>　　9.000000E-001</p><p>　　NO. TMIN= 1 975.

85、0000000 341 9283.0000000</p><p>　　4 9 6 2 9 4 5 6 9 6</p><p>　　2 1 2 5 7 8 2 4 7 10</p><p>　　9 6 10 5 8

86、 9 9 9 7 5</p><p>　　6 4 2 9 3 3 7 5 1 10</p><p>　　4 6 10 7 2 4 7 10 1 4</p><p>　　6 1 5 5 7 8 10 8

87、 3 2</p><p>　　5 2 10 3 7 3 4 6 1 8</p><p>　　1 2 10 8 9 5 1 8 8 7</p><p>　　3 3 1 4 3 9 3 6 8 4<

88、;/p><p>　　5 1 2 7 10 6 8 1 3 10</p><p>　　NO. TMIN= 2 971.0000000 348 9037.0000000</p><p>　　7 6 2 9 7 4 2 1 6

89、 7</p><p>　　4 10 6 7 5 2 9 4 6 2</p><p>　　7 1 6 9 10 7 5 5 7 8</p><p>　　7 4 2 9 7 5 1 1 3 4</p>

90、;<p>　　10 4 2 5 9 8 1 10 4 1</p><p>　　3 6 5 9 8 2 10 3 3 6</p><p>　　8 9 10 1 9 8 10 5 5 1</p><p>

91、　　3 2 4 7 8 4 3 8 9 6</p><p>　　5 6 8 3 1 3 2 10 8 10</p><p>　　4 10 6 3 9 5 2 8 3 1</p><p>　　NO. TMIN=

92、 3 976.0000000 321 9375.0000000</p><p>　　9 6 4 7 2 5 9 6 7 5</p><p>　　4 6 4 8 7 4 9 2 7 9</p><p>　　10

93、 2 7 5 5 6 4 3 4 6</p><p>　　1 2 8 5 9 4 7 10 10 10</p><p>　　2 10 8 8 9 9 5 9 1 3</p><p>　　8 2 1

94、6 5 3 5 7 2 2</p><p>　　1 3 7 10 1 7 2 4 9 3</p><p>　　8 1 5 6 8 10 1 7 9 6</p><p>　　3 8 3 1 4 6

95、 3 10 1 10</p><p>　　2 3 8 5 4 8 3 10 6 1</p><p>　　NO. TMIN= 4 948.0000000 690 8672.0000000</p><p>　　9 4 6 4

96、6 6 7 2 5 6</p><p>　　8 7 4 2 9 4 10 5 9 4</p><p>　　6 10 7 6 2 10 5 5 2 5</p><p>　　9 3 4 7 8 5 9

97、 7 4 10</p><p>　　6 10 1 8 3 7 7 2 1 9</p><p>　　3 8 6 8 5 1 9 5 9 10</p><p>　　1 8 6 7 2 3 2 7 8 8

98、</p><p>　　4 6 3 1 10 1 9 3 8 10</p><p>　　5 1 2 7 4 3 10 1 3 9</p><p>　　4 2 3 1 8 3 10 2 5 1</p>&

99、lt;p>　　NO. TMIN= 5 976.0000000 439 9221.0000000</p><p>　　4 9 6 5 7 4 2 9 5 7</p><p>　　6 7 9 4 4 6 8 5 10 4</

100、p><p>　　9 2 7 2 2 8 4 6 5 4</p><p>　　10 9 7 6 9 3 5 1 7 9</p><p>　　8 5 6 7 10 1 10 2 8 9</p><p

101、>　　10 5 2 8 1 1 3 5 7 10</p><p>　　2 3 1 5 3 6 4 2 7 1</p><p>　　2 8 9 3 10 3 1 3 4 6</p><p>　　8 10

102、 10 7 8 3 1 9 8 5</p><p>　　3 1 6 4 1 8 2 3 6 10</p><p>　　NO. TMIN= 6 964.0000000 460 9057.0000000</p><p>

103、　　4 9 6 4 9 2 7 5 9 6</p><p>　　4 5 8 6 2 7 10 9 4 6</p><p>　　4 8 9 7 5 2 3 9 6 2</p><p>　　10 4 1

104、0 6 5 8 5 8 3 9</p><p>　　7 10 2 1 5 4 9 7 2 3</p><p>　　10 2 7 7 5 3 1 8 7 2</p><p>　　5 10 6 1 8

105、 9 1 2 10 3</p><p>　　8 1 5 4 9 6 1 1 3 8</p><p>　　7 3 4 1 10 3 6 5 4 8</p><p>　　1 7 2 6 10 3 8

106、3 1 10</p><p>　　NO. TMIN= 7 976.0000000 388 9032.0000000</p><p>　　4 5 9 7 6 2 6 4 7 9</p><p>　　7 5 6 10 8 4

107、 2 9 5 7</p><p>　　6 9 4 4 10 8 3 9 10 7</p><p>　　5 1 5 4 7 2 8 2 6 2</p><p>　　1 3 10 10 4 9 8 5

108、9 1</p><p>　　7 6 8 2 9 5 3 2 7 1</p><p>　　2 5 1 3 1 3 6 8 1 7</p><p>　　7 4 10 10 8 2 6 9 5 10</p&

109、gt;<p>　　3 3 8 6 9 1 3 10 4 8</p><p>　　4 8 3 1 2 10 6 1 5 3</p><p>　　NO. TMIN= 8 976.0000000 257 9036.000000

110、0</p><p>　　4 2 9 6 7 5 7 7 5 4</p><p>　　6 8 4 9 6 1 9 10 2 10</p><p>　　5 4 9 4 8 4 10 6 5 3</p>

111、<p>　　7 2 2 10 7 8 9 5 7 10</p><p>　　8 5 6 9 4 1 8 7 2 9</p><p>　　5 10 1 8 2 7 1 1 3 1</p><p>　　3

112、 10 6 8 1 9 3 5 3 9</p><p>　　8 6 2 7 4 3 10 1 2 6</p><p>　　4 3 8 7 5 3 6 2 8 3</p><p>　　4 10 10

113、5 1 3 9 2 1 6</p><p>　　NO. TMIN= 9 937.0000000 861 8674.0000000</p><p>　　4 6 2 4 6 9 7 7 6 5</p><p>　　2 10

114、 8 4 5 1 9 6 7 5</p><p>　　7 4 6 10 8 4 5 9 3 6</p><p>　　5 4 9 7 10 2 4 6 2 8</p><p>　　2 10 9 7