多产品间歇生产调度的MILP模型

电气自动化论文编号:ZD903    论文字数:16237,页数:32

目 录
摘 要 Ⅰ
1 绪论 1
2 间歇过程过程 2
1.1  间歇生产过程及其特点 2
1.2  间歇生产过程与连续生产过程的区别 4
1.3  间歇厂的分类 5
1.3.1  单产品厂 5
1.3.2  多产品厂 6
1.3.3  多装置厂 7
1.3.4  多目的厂 7
3  生产计划和生产调度 8
3.1  关于生产计划和生产调度 8
3.2  生产计划/调度问题求解的方法 10
3.3  生产排序 10
3.4  间歇调度发展历程 11
3.5  分支定界法（BAB） 12
3.6  本文模型的优势 13
4  建立MILP模型 14
4.1  问题的描述 14
4.2  变量定义 15
4.3  数学表达 15
4.3.1  各设备间产品加工先后顺序的约束 15
4.3.2  每项任务加工时间约束 16
4.3.3  保证同设备不同任务加工时间不重叠的约束 16
4.3.4  同批次加工任务的顺序约束 17
4.3.5  目标函数 17

5  间歇生产调度在玻璃行业的实例 19
5.1  浙江中力控股集团简介 19
5.2  中力玻璃生产的主要产品及各自工序 20
4.2.1  主要产品简介 20
4.2.2  产品工艺流程 20
5.3  中力玻璃MILP生产模型 21
5.3.1  模型的前提 21
5.3.2  模型的描述 22
5.3.3  模型的求解 22
5.4  本章结论 24
6  总结 25
致谢 ......26

摘 要

   间歇生产过程，又称批量生产过程，是工业生产中广泛采用的一种生产方式，占用很大的比重，而且与我们的日常生活密切相关。间歇过程由于其表现出良好的生产柔性而被越来越广泛地应用于各种高价值化学产品的生产过程中。然而，对间歇过程的产品和生产成本的评价，传统观点基本都还依赖于短期生产计划。而传统的生产模型，由于太过于依赖计划时间的精确度和事件点，因此将大量的时间都花在了对整数变量和约束方程的求解问题上。
 本文提出了一种新的多产品厂间歇调度问题的连续时间混合整数线性规划(MILP)模型，该模型的整数变量体系不依赖于时间块(或者事件点)的概念，并且利用了变量物理概念上的对称互补性，使得与传统的建模方法相比不仅整数变量的数目减少了一半以上，而且建模思想、建模理论都有了新的改进。数学规划是研究间歇生产调度的主要方法之一。本文分析了顺序型多目的工厂间歇生产的特点，建立了一种新的混合整数线性规划 (MILP)模型。通过对一个算例的考察，证实了新模型可以快速地求得全局最优解。并应用了一个实际例子，证明MILP模型在玻璃加工业（间歇生产）计划调度上的明显优势。
 
 
关键词：间歇过程调度  多产品厂  混合整数线性规划  玻璃加工业 分支定界法
Abstract
 Batch production process, also known as the mass production process, industrial production is widely used in a productive manner, the occupation of great proportion, but also with our daily lives are closely related.Batch processes are widely used in producing many high-value chemical products for its good flexibility. However,the production and cost effectiveness of batch plants mostly depend on short-term scheduling. The construction of traditional models for batch scheduling relies on the definition of time slots or time events．which lead to the result that many binary variables are involved in the models and it takes much time to solve the problems with the branch and bound method.
 A new kind of model for scheduling of multi-product batch plan ts is presented ．The new model uses a continuous-time domain representation that does not rely on the definition of time slots or time events．The symmetrical and complemental feature of binary variables is also considered to simplify the model．As a result, the number of binary variables of the new model is successfully reduced to no more than half of the traditional ones ．A medium-scale example is presented  to prove that the new model quickly solve and reach the global optimal result．Comparisons with traditional model are also provided with large-scale problems．Moreover，the principle of the new model can be not only used in the multi-product problem，but also easily applied in other aspects such as multi-purpose batch scheduling and so on． And application of a practical example,To prove the obvious advantage of MILP model on the planning and scheduling in the glass industry(Batch)

Keywords：batch process, scheduling, multi-product plant, MILP, glass industry, branch and bound method