2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在企業(yè)運(yùn)營管理中合理規(guī)劃生產(chǎn)的運(yùn)作方式、節(jié)約生產(chǎn)成本,成為提高企業(yè)競爭力的一個(gè)核心問題,而合理規(guī)劃生產(chǎn)運(yùn)作方式與節(jié)約生產(chǎn)成本的核心是能夠得到一個(gè)最佳的調(diào)度方案。生產(chǎn)調(diào)度問題是一類復(fù)雜的組合優(yōu)化問題,并且大部分問題已被證明是NP-hard問題,而考慮不確定性因素的生產(chǎn)調(diào)度問題減少了調(diào)度理論與工業(yè)實(shí)際之間的差距,因此生產(chǎn)調(diào)度問題的研究不僅具有深遠(yuǎn)的理論意義,而且還具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。 單機(jī)調(diào)度問題是最基本的調(diào)度問題形式,其中,所有的

2、任務(wù)只需要在一臺(tái)加工設(shè)備上加工一次。單機(jī)調(diào)度問題雖然只涉及一臺(tái)機(jī)器,但大部分單機(jī)問題卻是NP-hard問題,并且對于單機(jī)問題理論上的深刻理解往往是處理更復(fù)雜問題的第一步。由于實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的動(dòng)態(tài)特性,使得不確定生產(chǎn)調(diào)度問題變得更加復(fù)雜,而調(diào)度魯棒性是不確定調(diào)度問題主要關(guān)注的優(yōu)化目標(biāo)。魯棒調(diào)度問題的研究已經(jīng)是調(diào)度領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),但是,目前針對魯棒調(diào)度問題的研究主要是基于單純的主動(dòng)模式或單純的反應(yīng)模式.關(guān)于混合模式的魯棒調(diào)度的研究還很少。因此

3、本文提出了混合模式的魯棒調(diào)度方法的一般框架,并以單機(jī)調(diào)度問題為研究平臺(tái),深入研究了隨機(jī)機(jī)器故障下混合模式的單機(jī)魯棒調(diào)度問題。為了驗(yàn)證混合模式的魯棒調(diào)度方法的有效性,本文主要做了如下兩方面的工作: (1)隨機(jī)機(jī)器故障下混合模式的單機(jī)穩(wěn)定調(diào)度。本文主要針對單機(jī)魯棒調(diào)度問題,設(shè)計(jì)了插入空閑時(shí)間的啟發(fā)式MOSMH算法,具體地,針對Mehta與Uzsoy(1999)提出的插入空閑時(shí)間的啟發(fā)式算法OSMH(Optimized Surrogat

4、e Measure Heuristic),提出了一個(gè)修正形式的OSMH算法,即MOSMH(Modified Optimized Surrogate Measure Heuristic)。啟發(fā)式MOSMH算法的基本思想就是充分利用初始調(diào)度本身可能存在的空閑時(shí)間。預(yù)測調(diào)度的穩(wěn)定性是通過工件的計(jì)劃完成時(shí)間與實(shí)現(xiàn)完成時(shí)間之間的加權(quán)絕對偏離和度量的。大量的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的啟發(fā)式MOSMH算法與OSMH算法相比,較好地改善了預(yù)測調(diào)度的穩(wěn)

5、定性,而且沒有惡化調(diào)度的效率指標(biāo)。由MOSMH算法得到的預(yù)測調(diào)度對各種故障場景具有更強(qiáng)的不敏感性。此結(jié)果充分說明了本文提出的混合模式的魯棒調(diào)度方法是有效的。 (2)隨機(jī)機(jī)器故障下混合模式的單機(jī)雙目標(biāo)魯棒調(diào)度。此問題是在隨機(jī)機(jī)器故障環(huán)境下生成預(yù)測調(diào)度時(shí)同時(shí)考慮調(diào)度性能魯棒(簡稱為魯棒性)和調(diào)度方案魯棒(簡稱為穩(wěn)定性),此問題屬于雙目標(biāo)優(yōu)化問題,對這兩個(gè)相互沖突的目標(biāo)進(jìn)行折衷。設(shè)計(jì)了預(yù)測調(diào)度的魯棒性替代度量和穩(wěn)定性替代度量,并將其嵌入

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