云计算环境下的TOC与计算智能在生产调度中的应用研究

"云计算-基于TOC与计算智能的生产调度问题研究" 这篇硕士研究生学位论文主要探讨了在云计算环境中，如何结合理论优化方法（TOC，即Theory of Constraints）和计算智能技术解决生产调度问题。TOC是一种管理理念，旨在识别并消除限制组织效率的关键制约因素，以提高整体系统性能。而计算智能则涵盖了如模糊逻辑、神经网络、遗传算法等模仿自然或生物智能的计算方法，用于处理复杂的优化问题。 在生产调度问题中，TOC通常用于确定生产流程中的瓶颈，通过重新配置资源和调整工作流程来最大化产出。而计算智能则能通过模拟和学习，找出最优的调度策略，即使在存在大量变量和约束条件的情况下，也能找到接近全局最优解的解决方案。 论文的作者指出，生产调度是生产管理的核心环节，直接影响到生产效率、成本和利润。随着市场环境的快速变化和企业对多品种、小批量生产模式的采纳，生产调度的复杂性和挑战性日益增大。因此，研究新的调度模型和算法，尤其是结合云计算的分布式计算能力，对于提升生产效率、降低成本和增强企业竞争力至关重要。 在云计算环境下，计算资源可以根据需求弹性扩展，使得大规模、复杂的生产调度问题得以高效解决。通过TOC的理论框架和计算智能算法的结合，论文可能提出了新的调度策略，这些策略能够动态适应生产环境的变化，实现资源的最优分配，同时满足各种生产约束，如交货期、工艺流程和资源可用性。 此外，论文还可能讨论了实施这些策略的实际案例，分析了其在实际生产环境中的效果，并对比了传统调度方法与基于TOC和计算智能方法的差异。这样的研究对于推动制造业的数字化转型和提升智能制造水平具有重要价值，也为未来相关领域的研究提供了新的思路和方法。