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面向可持续制造的产品并行加工环境下Seru生产决策研究

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1绪论

1.1研究背景

1.2研究目的及意义

1.3 研究内容与方法

1.4 论文框架

2 理论基础与文献综述

2.1 可持续制造

2.2 Seru生产

2.3 论文所用算法概述

3 产品一次性到达的情况下Seru生产决策研究

3.1 问题描述

3.2 模型假设与符号定义

3.3 数学模型

3.4 模型求解与算法开发

3.5 算例分析

3.6 拓展研究

3.7 本章小结

4 产品到达时间服从概率分布的情况下Seru生产决策研究

4.1 问题描述

4.2 模型假设与符号定义

4.3 数学模型

4.4 模型求解

4.5 算例分析

4.6 小结

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 创新点

5.3 展望

致谢

参考文献

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摘要

随着能源成本的增加以及人们对气候变化关注程度的提高,制造企业不得不对其现有的生产模式进行调整和改善。传统评价制造企业绩效的指标大多是独立的从经济、环境和社会的角度来考虑,忽略了这三者之间的联系,而可持续制造把经济、环境和社会三个方面看做是一个有机整体来衡量制造企业的生产情况。被称为双E(经济和环境)生产方式的Seru生产已广泛应用于日本电子制造企业,但是关于Seru生产的可持续制造决策的研究尚处于起步阶段。
  本文对Seru生产中产品并行加工环境下带有能量消耗峰值约束的生产决策问题进行了研究。论文就可持续制造、Seru生产的相关理论和研究进展进行了详细的论述,并介绍了所使用的相关算法。对该问题的研究主要从产品一次性到达和产品到达时间服从概率分布两个方面展开。从经济和环境的角度我们针对产品一次性到达的问题建立了使最大完工时间(makespan)最小和整个Seru生产系统碳排放最小的双目标数学模型,并考虑了产品加工速度对碳排放的影响,由于该模型的复杂程度,我们提出了一种基于非支配排序遗传算法的混合遗传算法对模型进行了求解。经过对三个算例的分析验证了所构建数学模型的合理性和算法的有效性。对产品到达时间服从概率分布的情况,我们从顾客满意度的角度建立了使总的延迟时间最小和总的碳排放最小的考虑经济和环境因素的双目标数学模型,并运用混合遗传算法进行求解,通过多个算例验证了算法的有效性。
  本文研究了在制定生产计划时不仅要使整个Seru生产系统总的碳排放最小,而且要满足在任意时刻整个生产系统的能量消耗都不能大于提前设定好的峰值,这是对可持续制造系统运营决策问题的深入研究,并且丰富了可持续制造系统理论和Seru生产的方法体系。

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