DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.20399
作者:
作者单位: 同济大学 机械与能源工程学院,上海 201804
作者简介: 陆志强(1968—),男,教授,博士生导师,工学博士,主要研究方向为物流与供应链建模与优化等。 E-mail: zhiqianglu@tongji.edu.cn
通讯作者:
中图分类号: TH17
基金项目: 国家自然科学基金(61473211)
Joint Optimization of On-Line Decision-Making for Maintenance and Buffer Allocation for Serial Production System
Author:
Affiliation: School of Mechanical and Energy Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China
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摘要:针对生产系统的退化状态不能在线获取的问题,提出了设备维护在线决策与缓冲分配的联合优化模型。以隐马尔科夫退化系统的工件质量指标为决策依据,提出了设备维护的在线决策策略;推导了串联生产系统工件加工时间与完成时间的递推式,建立了在有限缓冲容量下的缓冲分配模型。以最小化总成本为优化目标,建立了以执行设备维护的质量阈值与缓冲分配为联合决策变量的数学模型。以基于设备跃迁过程的蒙特卡洛仿真算法估计系统期望成本,采用禁忌搜索算法对模型求解,并提出元胞自动机制邻域规则优化搜索过程。数值实验表明提出的联合优化模型及算法的有效性。
Abstract:Aimed at the problem that the degradation state of equipment cannot be obtained online for serial production system, a joint optimization model of maintenance、quality control and buffer allocation was proposed. Based on the quality index of the hidden Markov degradation system, an online decision-making strategy for maintenance was proposed. The recursive formula of processing time and completion time was derived, and the buffer allocation model with limited buffer capacity was established. In order to minimize the total cost, a joint optimization mathematical model to decide the optimum quality threshold for maintenance and buffer allocation was established. The Monte Carlo simulation algorithm based on machine state-transition was used to estimate the expected cost of the system and a tabu search algorithm with cellular automatic mechanism neighborhood rules was proposed to solve the model. The numerical experiments verify the validity of the proposed joint optimization model and algorithms.
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