连续生产过程调度：面向订单交货期优化与遗传算法应用

本文主要探讨的是"面向定单交货期窗的连续生产过程生产调度"这一主题，发表于2003年的《中南工业大学学报》(自然科学版)。作者双兵和顾幸生来自华东理工大学自动化研究所，他们针对连续工业生产环境中的生产调度问题进行了深入研究。传统的生产调度通常假设交货期为固定值，但实际生产环境中，客户的交货期需求往往不是一个固定时间，而是一个时间段，这增加了调度的复杂性。 论文的核心内容是提出了一种新的数学模型，该模型将每个订单的交货期视为一个连续的时间窗口，并考虑订单交货期的约束。这种模型允许一定程度的拖期交货，目的是在满足订单需求量和交货期的前提下，最大化企业的生产利润。通过将生产时间段的设备生产率用实数编码，作者利用了遗传算法进行模型的优化求解，这是一种生物启发式算法，适用于解决复杂的优化问题。 文中还着重讨论了拖期惩罚系数对生产调度结果的影响，这是因为在实际操作中，未能按期交货可能会导致企业承担一定的经济成本。通过仿真结果，研究者证明了他们提出的模型在实际应用中既可行又有效，能够处理连续生产过程中的订单交货期窗问题，这是相较于离散和间歇生产过程研究较少的一个领域。 这篇文章对于那些关注生产效率、成本管理和客户服务的企业来说，提供了理论支持和方法指导，尤其是在面对订单多样化和交货期灵活性增加的现代生产环境中。通过结合连续生产的特点和遗传算法的优势，本文的成果有助于提升企业的生产计划和运营管理能力。