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文檔簡介
1、隨著工業(yè)生產(chǎn)向高科技化、高度集成化、管理復(fù)雜化、經(jīng)營管理知識的多領(lǐng)域協(xié)作化等方面發(fā)展,作為工業(yè)生產(chǎn)過程控制與管理的指揮中心,生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)正發(fā)揮著越來越大的作用。生產(chǎn)調(diào)度就是在一定時間水平上合理分配資源,以達到預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)任務(wù)的目標。經(jīng)證明,生產(chǎn)調(diào)度問題是NP完全問題。 為了求解生產(chǎn)調(diào)度問題,人們開始借助于多種方法,其中建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型進行求解是被普遍使用的,且也是求解效果最好的方法。目前,生產(chǎn)調(diào)度中廣泛使用的是混合整數(shù)線性規(guī)劃
2、(MILP)和混合整數(shù)非線性規(guī)劃(MINLP),其中以混合整數(shù)線性規(guī)劃模型(MILP)最有研究價值。但是因為模型自身描述存在局限性和客觀生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜性,模型有不直觀、難于系統(tǒng)化實現(xiàn)和具有復(fù)雜超結(jié)構(gòu)等缺點,最終給求解模型帶來了困難,其求出的結(jié)果并不能達到預(yù)期的效果,有時甚至根本無法求解。因此僅完全依靠經(jīng)典的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來解決是困難的,所以結(jié)合邏輯,把邏輯引入到數(shù)學(xué)優(yōu)化問題中去已經(jīng)成為近幾年部分學(xué)者努力的方向。 本文介紹了目前較主
3、要的三種基于邏輯方法的模型框架,選擇了更適合生產(chǎn)調(diào)度建模的廣義析取規(guī)劃(GDP)方法,結(jié)合以狀態(tài)任務(wù)網(wǎng)(STN)為描述基礎(chǔ)的間歇過程生產(chǎn)調(diào)度MILP模型,建立了一種新的基于邏輯的間歇過程生產(chǎn)調(diào)度廣義析取規(guī)劃模型。此模型在保留了原MILP模型整體性的基礎(chǔ)上,以布爾變量代替O-1整形變量,析取式表示約束分支選擇,邏輯命題控制生產(chǎn)規(guī)則方案,克服了O-1變量的超結(jié)構(gòu)形式,使模型表達更加直觀靈活。同時本文借鑒分支定界算法思想,結(jié)合建立模型的特點,
4、改進了松弛策略和分支策略,給出了基于邏輯分支的分支定界法。該算法最大的特點是依據(jù)模型布爾變量之間存在的關(guān)系,通過邏輯推理剪掉了大量分支,這樣在考查較少的結(jié)點后,就得到了問題的最優(yōu)解。此外,為了進一步提高算法效率,本文還根據(jù)工藝流程特點,總結(jié)出了適合調(diào)度分配的加工規(guī)則,依據(jù)這些規(guī)則可以在算法之前預(yù)處理部分布爾變量,節(jié)省了算法處理這些布爾變量的時間。通過對一個實際化工處理過程進行實例仿真分析,驗證了提出的模型和算法的實用性和有效性。文章最后
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