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APS生产计划排程问题的研究方法
发表时间： 2012年9月20日 来源：永凯软件技术(上海)有限公司
—般的排程问题都是对于具体生产环境中复杂的、动态的、多目标的排程问题的一种抽象和简化,因而一个排程算法可以通过其如何表述这些复杂性进行分类。由于实际中生产环境是千差万别的,那么一个排程算法就应该根据其是否能适合对应的生产环境的重要特征进行评估。在对排程问题进行研究的方法上,最初是集中在整数规划、仿真和简单的规则上,这些方法不是排程结果不理想就是难以解决复杂的问题。随着各种新的相关学科与优化技术的建立与发展,在排程领域也出现了许多新的优化方法,比如神经网络、模拟退火法、遗传算法、禁忌搜索法等,使得排程问题的研究方法向多元化方向发展。下面我们分别对这些方法进行总结:
(1) 运筹学方法
运筹学方法是将生产排程问题简化为数学规划模型,采用基于枚举思想的分枝定界法或动态规划算法进行解决排程最优化或近优化问题,属于精确方法。其不同点主要在于分析规则、定界机制和上界的产生这三方面存在差异。这类方法虽然从理论上能求得最优解,但由于其计算复杂性的原因、因而不能获得真正的实用。目前,Lenstra在文[15]中声明,对一个标准的10作业——10设备问题进行求最优解,需要在Prime 2655计算机上运行1小时,并产生22000个结点。对于复杂的问题,这种纯数学方法有模型抽取困难、运算量大、算法难以实现的弱点,对于生产环境中的动态排程实现复杂,解决不了动态及快速响应市场的问题。
(2) 基于规则的方法
对生产加工任务进行排程的最传统的方法是使用排程规则(Dispatchingrules),已经有许多排程规则被应用,因其排程规则简单、易于实现、计算复杂度低等原因,能够用于动态实时排程系统中,许多年来一直受到学者们的广泛研究,并不断涌现出新的排程规则。许多学者在这方面已进行了探索及大量工作,如研究与制定较优的单元零件加工排程算法,在减少等待时间、提高生产率等诸多约束条件下达到了一种较为科学有效的排程效果。
PanwaIkar和 IskaDder并将它们按形式分为了三类:简单规则、复合规则、启发式规则;M．MontazeIi等例举了常见的20条规则,并针对一个实际的FMS,分析了这些规则对系统性能(如作业的平均等待时间、设备的平均利用率、作业总加工时间等)的影响;文[47]将多种规则组合起来实现排程;讨论了决策规则解决FMS车间排程问题的方法与规则库的具体实现,分析了各种规则与性能指标的关系,对如何合理地选用规则提出了建议;为了提高规则排程的质量,文[50]通过分析拖期时间与两个作业排程决策间的关系,提出了一种比较复杂的规则,并在以拖期时间最小的目标下,与 LST、LPT、LDD、LWR、LSWR、LSOR等规则作了实验比较。随着计算机运算速度的飞速提高,人们希望寻找新的近似排程方法,它以合理的额外计算时间为代价,换得比单纯启发式规则所得到的排程更好的排程。在这方面比较有代表性的有移动瓶颈方法(Bottle neck Procedure),用来解决以最小化Makespan为目标的Job Shop排程问题,它通过不断地对移动的瓶颈设备进行单机排程,来获取更好的次优解。
总的说来,启发式规则直观、简单、易于实现。但是近十年的研究表明并不存在一个全局最优的排程规则,它们的有效性依赖于对特殊性能需求的标准及生产条件。它是局部优化方法,难以得到全局优化结果,并且不能对得到的结果进行次优性的定量评估。顾客需求的个性化及要求企业响应市场的敏捷性,往往在生产加工过程中加入了更多的不确定性及复杂性约束,寻找排程最优算法本身是一个NP完全问题,这些使得基于规则的排程思想已不能适合敏捷化制造的要求。
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