平顺移动模式下的多目标流水车间批量调度优化研究

"这篇论文研究了在平顺移动模式下考虑加工时间和调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题。研究重点在于构建一个以减少设备停机次数、优化生产周期和搬运次数为目标的分层序列法多目标决策模型。通过这个模型，可以确定批量工件的最佳加工顺序。此外，还建立了加工与调整时间模型，为制定生产作业计划提供基础。论文提出了一种禁忌搜索算法来解决这个问题，并证明该研究能为批量生产流水车间提供最优调度方案，同时为批量工件的加工和设备调整制定精确的作业计划。" 本文是一篇深入探讨工业工程与实践的学术论文，主要关注的是平行顺序移动模式下的批量生产调度。在传统的流水车间调度中，加工时间和调整时间通常是不可分割的，而该论文假设这两者可以分离，从而引入了一个新的优化视角。作者构建了一个多目标决策模型，该模型旨在最小化设备的停机次数、批量工件的生产周期和搬运次数，这些因素都是影响生产效率和成本的关键因素。 论文中提到的分层序列法是一种解决多目标优化问题的有效方法，它允许在不同层次上对多个目标进行权衡，以达到整体优化的效果。为了实现这一目标，作者还建立了一个加工与调整时间模型，该模型能够准确计算生产周期，为后续的批量调度和作业计划提供数据支持。 禁忌搜索算法是一种启发式优化算法，被用于寻找这个问题的近似最优解。这种算法通过避免陷入局部最优解来探索解决方案空间，特别适合处理复杂且具有多个目标的调度问题。论文中的实证研究表明，所提出的算法能够在平顺移动模式下有效地找到考虑加工时间和调整时间可分离的批量调度方案，并能为实际生产环境中的作业计划提供指导。 这篇论文对制造业的生产调度理论与实践具有重要意义，它提供了新的优化策略，可以帮助企业提高生产效率，降低成本，并确保生产过程的平稳运行。对于从事生产管理、物流规划或工业工程研究的专业人士来说，这是一个有价值的研究成果，有助于他们在实际操作中优化生产流程，提升生产系统的性能。