【摘 要】
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制造业是国民经济的基础,各个国家都有必要建立具有强大的国际竞争立和影响力的制造业。自改革开放以来,我国制造业凭借丰富的自然资源和大量劳动力的支持下持续健康发展,有力地推动国家工业化进程,综合经济实力也在不断增强,与“中国制造2025战略目标”的差距逐步缩小。然而,随着计算机信息技术的飞速发展,将其与传统制造业互相融合,国内制造业发生了翻天覆地的变化,传统的大规模、连续型生产模式渐渐被小规模、离散型
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制造业是国民经济的基础,各个国家都有必要建立具有强大的国际竞争立和影响力的制造业。自改革开放以来,我国制造业凭借丰富的自然资源和大量劳动力的支持下持续健康发展,有力地推动国家工业化进程,综合经济实力也在不断增强,与“中国制造2025战略目标”的差距逐步缩小。然而,随着计算机信息技术的飞速发展,将其与传统制造业互相融合,国内制造业发生了翻天覆地的变化,传统的大规模、连续型生产模式渐渐被小规模、离散型生产模式所取代。分布式生产模式可以快速响应市场需求、减少物流和库存成本,有效的优化整个供应链系统效率,减少区域同构化程度。本文研究一种高效的智能优化算法,力求在短时间内求解分布式车间调度问题,具体研究内容如下。本文的主要研究工作如下:（1）建立一个考虑订单约束和装配约束的DPFSP数学模型。以现有理论为基础,基于置换流水车间调度和分布式流水车间调度的基本假设和问题特征,考虑实际生产中存在的订单约束和装配约束,以最小化Makespan建立数学模型,使得模型更加灵活符合实际。（2）提出一种改进的迭代贪婪算法求解DAPFSP。根据求解目标和问题模型,提出了一种改进的迭代贪婪算法。在初始化阶段结合NEH和Campbell Dudek Smith（CDS）方法提出一个新的初始化方法;针对分布式工厂调度问题的特征,设计一个两阶段破坏、重构方法;使用两种随机交换、插入的邻域结构以强化局部搜索策略。（3）验证改进的迭代贪婪算法求解DAPFSP的有效性。分析改进迭代贪婪算法求解基准算例的实验结果,通过比较平均相对百分比偏差（Average relative deviation,ARD）分析所提算法解决问题的有效性,并基于某药剂生产企业为背景构建实际案例,进一步验证改进的迭代贪婪算法的有效性。
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