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文檔簡介
1、在生產(chǎn)制造業(yè)中,存在一類帶有不相容工件簇的批處理機調(diào)度問題;其中,不相容工件簇是指屬于不同簇的工件不能被安排在同一批中加工。
本文研究了不相容工件簇在單臺批處理機上的隨機調(diào)度問題,其中工件具有隨機的到達時間和加工時間。本文首先根據(jù)不相容工件簇在單臺批處理機上的分批加工特點,以緩沖庫的庫存量為實時狀態(tài),以最小化系統(tǒng)長期平均代價為優(yōu)化目標,建立了半馬爾可夫決策過程模型。然后,在此模型的基礎上,通過策略迭代算法求解其最優(yōu)控制策略,并
2、分析了不同緩沖庫容量對系統(tǒng)工件流失率的影響。最后,針對工件簇總數(shù)增大時引起的“維數(shù)災”問題,給出了基于模擬退火的Q學習算法;并分析比較了工件簇總數(shù)為二和三時,兩種算法的優(yōu)化效果以及工件到達率和處理率對系統(tǒng)性能的影響。在現(xiàn)代化先進生產(chǎn)環(huán)境中,為了減少庫存成本和生產(chǎn)浪費,單純以追求生產(chǎn)效率為目標的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式已逐漸被及時生產(chǎn)(just in time,JIT)方式所替代。JIT生產(chǎn)方式是指在需要的時候,按需要的量生產(chǎn)所需的產(chǎn)品,因此本文研究
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