中断的恢复生产调度模型:组合管理和物联网

文摘

很难生成新计划有效地减少负面影响后,发生意外中断的一个子集,在生产调度任务已经完成。在这种情况下,继续原来的时间表可能不是最优的或可行的。基于干扰管理和物联网(物联网),本研究设计一个实时状态分析仪确定中断并提出恢复模型来处理中断。计算结果证明,我们的算法与现有的启发式具有竞争力。此外,由于权衡所有参与者(主要包括客户、生产企业的管理者和工人)参与生产调度,我们的模型比总延期更有效和右移延期。

1。介绍

为客户提供满意的服务是中央对生产企业的关注。然而,鉴于处理环境的复杂性,随机或意外事件,包括异常状态处理环境和机器故障,经常发生在生产调度。因此,原定计划可能是次优的,甚至可能不是可行的。在这项研究中,我们使用术语“中断”来描述的原因导致延期的过程。

延期是广泛的研究1,2]。我们区分模型从现有新的安排将评估结果。重新安排大多数研究的目标是在新环境中找到一个最优调度对原目标函数。在我们的模型中,我们考虑原目标函数和偏离原来的时间表。考虑到偏差的原因是,一旦生成最初的时间表,许多准备工作已经就绪,如分配资源、原材料分布,修复客户交货日期。因此,如果任何改变原计划对这些准备有一个负面影响,那么新的时间表必须最小化偏差(3]。

在本文中,我们将中断管理和物联网处理中断。全球物联网是实现信息共享的东西从任何地方,就是能监控生产过程调度和识别快速中断。此外,中断管理旨在动态修改原定计划并获得一个新的时间表,反映了进化的约束和目标环境(4]。

剩下的纸是组织如下。部分2提供了一个简短回顾相关的工作。部分3设计一个实时状态分析仪基于物联网识别中断。部分4构造一个复苏模型结合定量模型和前景理论测量偏差,和部分5提出了一种改进的蚁群优化(IACO)获得新的进度很快。部分6显示了演示了模型的有效性和IACO。最后,部分7提供的结论和未来的研究方向。

2。相关工作

决定如何处理中断是一个重大问题的决策过程。中断实时管理是延期的一个例子,这在某些情况下是必要的,因为中断是意外,不能嵌入到原计划提前。通过中断管理,一个新的计划,最大限度地减少负面影响。

中断管理最早应用于航空工业中飞行中断往往需要巨大的成本损失(5,6]。成功实现的想法导致了日益增长的兴趣将中断管理应用于其他领域。在生产调度的研究,李和Yu (7]研究了平行机台调度问题干扰环境下通过最小化的加权完工时间之和与和提供了一个pseudopolynomial时间算法来解决这个问题。唐、张(8]调查机器故障造成的破坏,提出了拉格朗日松弛方法处理中断。王等人。9平行机台]讨论了调度问题日益恶化的维护活动和提供了一个多项式时间算法解决总完工时间最小化问题。刘等人。10)研究了干扰单机调度问题。偏差是衡量工作的完成时间和量子激发混合启发式所。Khedlekar et al。11]研究了灵活的管理决策政策中断生产系统。他们解决了干扰问题分析来确定生产周期之前和之后中断。保罗et al。12)开发了复苏模型和动态生产存贮系统解决方案方法来处理中断。袍et al。13)专注于生产调度不确定的干扰下,采用一种改进的迷因算法来解决这个问题。

文学与我们的研究相关的另一个来源是最近新兴的行为运作管理(14]。操作环境主要调查的是供应链管理,书报摊贩问题,预测和决策,这是关心个人决策的理论偏见,社会偏好和文化元素(15]。苏(16)提出了一个决策的有限理性框架应用于报纸经销人的经典模型。基诺皮萨诺[17)的理论和实践意义进行了探讨将行为和认知因素纳入模型的操作。陈等人。18)提出了一个基于量子有限理性模型反应平衡,玩家并不完美的优化和面临对手的动作的不确定性。Katsikopoulos和吉仁泽19)简要地讨论了一些研究行为的启发式操作管理和展示了启发式的定量模型的研究可以补充它。陈和赵20.)开发了一种行为模型与不同心理权重未成年,超龄的成本特征的知觉偏差零售商在一个关键的分位数。

总之,确定中断可能忽视了在以前的文献,因为研究人员专注于获得快速修改进度。此外,现有的研究认为,人类在生产调度是完全理性,强调材料的优化和金融资源。他们无视这些事实,人们面临着新形势下往往有不同的看法和获得解决方案可能不是最优的或可行的。因此,如何识别干扰和测量偏差仍需进一步研究。

3所示。基于物联网的一个实时状态分析仪

在生产调度中,环境条件巧妙地变化。然而,它作为一个整体考虑和调整值得只有当目前的计划不正常工作。因此,实时状态分析仪设计开发基于物联网识别中断之前采用恢复模型。

3.1。系统架构

状态数据发送到计算机终端通过无线传感器网络(CTs)的互联网(网络)和卫星。数据处理中心分析数据,并提醒当一个中断发生。该系统可以实现以下三个功能。

(1)数据采集。工作在商店里经常对温度敏感,湿度和压力。因此,处理环境的状态需要实时监控。所有数据的基本属性和环境状态的工作也发送到无线射频识别(RFID)读者通过网络。最后,总结了上述信息,发送到相应的CTs。

(2)异常分析。基于最初的时间表,根据不同的岗位特点,相应的阈值为设备状态、车间温度、湿度和压力是预设的。因此,大规模的时变数据可以实时监控和分析来确定是否发生异常。

(3)实时警报。异常发生时所显示的监控数据,中断发生时,系统立即发出警报,从而修改原定计划,并获得一个新的时间表,最小化的负面影响。

3.2。冗余数据处理

RFID是容易被吸收和破坏环境条件,从而导致的任何遗漏或不足在阅读过程中读者。本研究旨在避免此类问题提出了增加读者的数量或读写频率,从而确保数据的完整性。然而,这个提议可以不可避免地产生大量的冗余数据,提高RFID数据传输和存储的负担。因此,系统效率大大降低。因此,一个有效的方法来解决问题的冗余数据处理必须确定屏幕上所有的数据,减少系统的负担。

基本sorted-neighborhood方法(核)是一种有效的算法来处理冗余数据。然而,很难控制滤波窗口的大小。本研究提出了一种修改核算法与具体程序如下。

步骤1。根据时间戳排序的数据。

步骤2。数据比较过程中,平滑窗口自适应调整,根据需要和窗口的大小。

步骤3。当前窗口的第一个数据输入与第二相比,并确定是否重复。如果是重复,一步4遵循;否则,一步5是下一个。

步骤4。当找到重复的条目,条目删除最老的时间戳和保留最新的时间戳。

第5步。第一项是否在窗口是最后的决定。如果是最后一步6遵循;否则,一步3是下一个。

步骤6。确定是否存在任何未处理的数据。如果是这样,一步1遵循;否则,整个流程结束。

4所示。恢复生产调度模型

考虑在生产和制造业,其广泛应用的作业车间调度问题(JSP)被选为例,构造恢复模型。

4.1。建筑模型的原定计划

以下4.4.1。问题定义

问题是局限于下列条件。鉴于工作,每个工作都有操作,必须上处理机器。目标是找到一个时间表最少的时间来完成所有的工作,在哪里(1)机器一次只能处理一个工作,(2)每一份工作是用于处理在时刻0,(3)一旦开始处理,操作必须完成的机器上没有中断。

4.1.2。符号

:工作岗位的数量。 :机器的数量。 :一组工作,。 :机器的设置,。 :工作的完成时间在机器。 :处理时间的工作在机器。 的到期日期。 :一个很大的正数。

4.1.3。数学模型

JSP模型如下:

在这个模型中,目标函数(2)旨在最大完工时间最小化,这是最少的时间来完成所有的工作。公式(3)和(4)技术和处理约束条件。公式(5确保所有工作在到期日期之前完成。

4.2。经济复苏模型的建设

最优调度执行时,中断发生,由实时状态分析仪。因此,我们需要构造恢复模型,获得一个新的时间表。

机器故障是典型的中断生产调度。摘要经济复苏模型机故障的例子所示。

4.2.1。准备问题的假设

(1)原来的时间表。(2)中断结束的时候被认为是0。(3)处理工作中断发生时必须在中断结束后再加工。换句话说,工作不间断。

4.2.2。符号

:未加工的岗位数量。 :未处理的工作的一个子集,。 :操作前处理操作的集合在最初的时间表。 :操作后加工操作的集合复苏计划的机器。 的十字路口和,。 :基数的子集。 :完成时间在最初的时间表。 :完成时间在经济复苏计划。 最大完工时间:在最初的时间表。 :经济复苏的时间安排。 :序列原始计划,经济复苏计划之间的偏差。 :顾客不满程度完工时间偏差。 :运营成本偏差的不满程度的经理。 :工人的不满程度序列偏移。 ,为客户:参数相关的收益和损失。 ,:经理参数相关的收益和损失。 ,工人:参数相关的收益和损失。 ,,为客户:损失厌恶系数、经理和工人,分别。

其他符号与前面的相同。

4.2.3。中断的影响

一个安排的一般过程如下:(i)生产企业的管理者产生最优计划根据客户的要求,(2)工人执行时间表来处理工作,然后(iii)客户在所需的时间内收到产品。的影响在上述三个参与者(即中断。、经理、员工和客户)进行了分析。

(1)经理。中断发生后,未经加工的工作的处理顺序会改变,导致最大完工时间的增加。考相关的运营成本,这是管理者最关注的事情。因此,最小化最大完工时间的未加工的工作是经理在生成的关键目标经济复苏计划。

(2)员工。未加工工作的处理顺序将中断发生后改变了。考虑到提前准备了许多基于最初的时间表,工人重新分配原材料和工具,这将导致增加额外的工作量。因此,经济复苏计划应该最小化序列偏差减少对工人产生负面影响。

(3)客户。一旦环境被破坏,连锁反应将生成影响未加工完成的时间工作,和一些客户不会在所需的时间内。因此,经济复苏计划应该减少完成时间的偏差来提高客户的满意度和忠诚度。

4.2.4。函数的测量偏差

前景理论(21)是最重要的决策理论。它可以完全描述了基于有限理性的不确定性条件下的决策。因此,前景理论的基础上,本文测量了参与者的偏差22]。

(1)测量客户的偏差。客户的价值功能可以描述如下: 参考点在哪里吗()。意味着损失为客户;否则,它意味着收益为客户。

客户的不满意隶属函数完工时间偏差可以如下: 在哪里。

(2)测量偏差的经理。管理者的价值函数可以构造如下: 参考点在哪里吗。意味着损失经理;否则,它意味着收益为经理。

经理不满意隶属函数的运营成本偏差可以如下: 在哪里。

(3)测量偏差的工人。工人的价值函数可以构造如下: 参考点是0,因为序列偏差并不存在于原计划。在复苏计划,等于。意味着损失为工人。

员工的不满意隶属函数序列偏差可以如下: 在哪里。

4.2.5。恢复模式

上述功能的基础上测量偏差,恢复模型的目标函数是通过词典构造多目标规划如下:

公式(12)旨在最大限度地减少客户的不满度的总和,经理和工人。,,代表了不同的优先级,可以灵活调整的实际应用。

5。IACO恢复模型

该模型是np难,有一个最优解,是很难获得的。蚁群优化(ACO)是一种进化计算技术由Colorni et al。23]。相比其他启发式算法具有正反馈的特点,分布式计算和建设性的贪婪启发式。特别是,ACO算法已被证明是一种有效的求解np难问题(24- - - - - -26]。然而,该算法仍有局部优化的弱点和较低的搜索速度。在这项研究中,我们说明IACO解决恢复模型。

5.1。引入调整信息素踪迹

(1)在算法中,蚂蚁留下的信息素轨迹并不总是显示进化方向,和信息素偏离最优解的概率增加,导致过早收敛。本研究提出了一种方法来提高算法的全局搜索能力通过调整信息素轨迹自适应进化过程。(2)更新后的信息素轨迹可能达到最大值或最小值每次搜索过程完成。导致过早收敛增加了计算时间。因此,IACO限制了信息素踪迹在时间间隔()。追踪信息素更新后,取而代之的是当或()/ 2。(3)算法很难获得最优解,因为持久性是固定的。的值越小是,全球搜索功能将会越好。然而,计算时间会逐渐增加。相反,增加可以提高计算时间,但该算法容易陷入局部最优解。因此,IACO采用动态而不是一个固定值。

5.2。交叉和变异的方法

交叉和变异操作可以增加人口的方差和搜索解空间完全在遗传算法(GA)。因此,这两个操作是采用IACO避免过早收敛。

(1)交叉操作。在报纸上,一个时间表是由以下编码结构: 在哪里代表的操作序列的工作。每一个。是一个unrepeated间隔的整数。

当搜索陷入局部最优解,交叉进行的操作如下:(我)假设编码是和编码的时间表是。(2)随机生成一个整数在这一期间。然后,交换和,并生成两个新的编码,和。(3)更新最优解的编码。

(2)变异操作。突变在改善中扮演着重要部分人口的多样性。类似于遗传算法,IACO旨在避免过早收敛和获得一个更好的解决方案通过显著减少在任何路径信息素轨迹的局部优化路由。这些路径将由小随机选择的概率,因为费洛蒙的分布将会被太多的变异操作。

5.3。结合其他启发式

配电网具有强耦合的特点,这使得它很容易与其他启发式相结合。交流机制是最初应用于时间窗的车辆路径问题。它可以获得一个新的解决方案通过交换节点从当前的解决方案。我们展示社区交流机制大大提高算法的收敛速度。

(1)的运营商邻里交流机制。两个社区运营商(下面列出的那些)都包含在这个研究。(我)子序列的随机互换。这个算子随机选择和与和互换和在解决方案序列。图1显示了这个操作符的一个例子。(2)随机插入的子序列。这个算子随机选择和与并将前面的。一个例子是显示在图2。

(2)规则邻里交流机制(我)为了避免产生太多的不可用的解决方案,在同一台计算机上可以交换业务。(2)为了避免破坏之前的信息素轨迹的分布,一个社区运营商选择随机从上面的运营商和应用一旦当前的解决方案。

6。数值例子

在本节中,我们说明了计算实验来验证IACO和恢复模型的有效性提出了在前面的部分。

6.1。计算实验IACO

(1)计算结果。测试IACO使用JSP的经典集,这是助教(27]和DMU [28]。对于每个实例,该算法是独立执行10倍来计算平均值。然后我们进行性能对比IACO和其他启发式,包括-TSAB [29日),电气(30.],AlgFix [31日]。结果见表1。

(2比较在不同的启发式。从上面获得比较结果可以概括如下:(我)相比之下,-TSAB IACO获得更好或关闭8的问题的解决方案(80%)。(2)与全球相比,IACO获得更好或关闭8的问题的解决方案(80%)。(3)与AlgFix相比,IACO获得更好或关闭解决方案9(90%)的问题。

比较表明,IACO竞争与现有的启发式。此外,它可以提高最好的解决方案以大量的例子,特别是对于大尺寸的问题,比如DMU61 DMU77。有人指出这些参数影响IACO的整体性能,因此我们的算法得到的解决方案就会进一步好转,如果每一个参数设置更合理。

6.2。计算实验的恢复模型

(1)情况描述。在给定的摘要,和。每个工作的参数如表所示2。图3说明了原定计划,时间是55 h。

(2)计算结果。10 h后,中断突然发生和持续时间是3小时。剩下的工作,包括处理工作中断发生时,必须在中断结束后再加工。

Tversky和卡尼曼(32),我们和。采用我们的模型,总延期,右移延期(33),我们得到结果如图4,5,6,分别。表3从不同的方法显示了结果。

(3不同方法之间的比较。从表中获得的结果3可以概括如下:(我)从客户方面的偏差,我们的模型的结果是比其他两种方法的结果。换句话说,我们的模型起着明显的作用在减少客户的不满程度。(2)从管理者的方面的偏差,我们的模型,总延期,右移延期获得相同的结果。因此,我们的模型并不比其他两种方法在降低运营成本。(3)方面的偏差的工人,右移延期获得最好的结果基于最初的时间表。我们的模型的结果和总重新安排相对较差。

总之,与总延期和右移延期相比,我们的模型会增加工人的偏差。相比之下,我们的模型减少客户的偏差,从而极大地提高了客户满意度。此外,生产企业必须提高客户的忠诚度,扩大影响力,吸引更多的新客户。这些改进有助于加强潜在的利润,促进企业的发展。因此,我们的模型更为合理和有效的比其他两种方法。

7所示。结论

本研究设计一个实时状态分析仪来确定中断和提供了一个复苏模型测量偏差在生产调度管理与物联网相结合的破坏。它的目标是有效地识别中断并获得一个新的计划参与者的负面影响降到最低(客户、经理和工人)。同时,IACO提出了解决上述模型。

来验证我们的模型在处理中断的有效性,我们用一个例子来测试不同的方法。计算结果证明我们的模型是竞争与现有延期,可以获得一个相对满意的安排。

这项研究的一个限制是我们为经济复苏进行了计算实验模型采用的值和Tversky和卡尼曼(32]。进一步的研究将集中在获得这些参数在生产调度的实际值。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作一直支持的部分资助来自中国的国家自然科学基金(71301020号,71272050),辽宁高校优秀人才项目(没有。WJQ2014030),辽宁高校科研项目(没有。L2014216)。

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