[发明专利]一种需求不确定下生产计划与调度的集成优化方法

说明书

本发明涉及一种需求不确定下生产计划与调度的集成优化方法。目前生产计划与调度问题求解方式主要为传统优化方法，优化的结果很难是最优解，且很可能在工艺上无法实现，从而导致预期的生产目标无法实现，资源分配无法下达等问题的产生。本发明步骤是：获取生产计划层与调度层的具体数据；根据具体数据分别建立需求不确定下计划层费用模型与调度层费用模型；利用改进的协同优化方法对需求不确定下计划与调度费用模型进行优化，最终获取最低成本的生产方案。本发明是针对生产计划与调度优化中的一些难题，提出一种具有较强全局优化能力的优化方法，该优化方法具有开放性、鲁棒性、并行性、全局收敛性以及对问题的数学形式无特殊要求等特点。

技术领域

本发明属于信息与控制技术领域，涉及到自动化技术，特别是涉及一种需求不确定下生产计划与调度的集成优化方法。

背景技术

生产计划与调度一直以来都是化工生产行业尤为重视的决策问题。生产计划与调度是借助现代先进的方法和技术，兼顾生产的工艺要求、生产资源情况等生产约束条件，优化配置各种制造资源，制定满足企业生产要求的生产方案，力求在规定的时间按规定的量生产出所要求的产品。生产计划主要针对于某一市场的需求量和化工产业自身的生产能力等因素，做出一个较长周期(一般为月、季度年等)的生产、运输、存储等安排。而生产调度主要针对化工产业自身的生产、存储能力等，在尽可能满足生产计划结果的情况下，做出一个较短周期(一般为日、周等)的生产设备以及库存等资源的安排。

在生产计划与调度问题中，由于两者的时间尺度不同，如果仅仅只考虑一者而进行单纯的生产计划优化，或者单纯的生产调度优化，那么优化的结果很难是最优解，且很可能在工艺上无法实现，从而导致预期的生产目标无法实现，资源分配无法下达等问题的产生。因此对生产计划与调度的问题进行集成优化，对提高企业效率，降低生产成本具有重要意义。生产计划与调度问题是一个典型的极值求解问题。迄今为止，生产与调度问题求解方式多采用传统数学优化方法，如分支定界法、梯度下降法、外逼近算法等。由于这些方法求解效率较低，且缺乏较强的适应性与鲁棒性。因而要求具有复杂数学形式的优化问题，相当困难。基于上述问题，我们只考虑了在市场需求不确定下的生产计划与生产调度问题。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种需求不确定下生产计划与调度的集成优化方法。

本发明的具体步骤是：

步骤1：需要获取生产设备的具体数据，具体生产工艺数据、管理层费用单价以及产品种类数据；这些数据通过生产过程中统计获取；

步骤2：通过管理层的参数建立需求不确定的生产计划费用模型，组成部分为管理层费用。通过生产工艺及原料参数建立生产调度费用模型，组成部分为固定生产费用以及可变生产费用。

①构建系统级模型，即构建生产计划费用与生产调度费用模型

生产计划费用与生产调度费用作为集成模型的上层问题，目标是根据市场需求情况和自身生产能力的约束条件，对整个计划周期内的生产做出规划，从而达到周期内费用最小的目的。根据调度周期时长T，将计划周期均分成Q个调度周期。生产计划费用PlanningCost与生产调度模型费用SchedulingCost由生产费用ProductionCost、库存费用InventoryCost、运输费用TransprotCost、短缺费用BackorderCost、固定生产费用EquipmentCost以及可变生产费用TaskCost组成。

式中，t表示时间周期，i表示任务，I表示任务集合，j表示设备，J表示任务集合，n表示事件点,N表示事件点集合。x_i,j,n表示在事件点n开始时任务i是否在设备j上执行。B_i,j,n表示在事件点n开始时任务i在设备j上的处理量。

约束条件：

生产平衡