针织服装企业生产计划与控制研究——基于遗传算法的针织服装企业生产调度研究

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1、学校代码：10255学号：2130968东华大学硕士学位论文针织服装企业生产计划与控制研究——基于遗传算法的针织服装企业生产调度研究ResearchontheProductionPlanningandControlofKnittingClothingEnterprise——StudyonProductionSchedulingofKnittingClothingEnterpriseBasedonGeneticAlgorithms学科专业：服装设计与工程作者姓名：焦扬导师姓名：王建萍答辩日期：2016年1月东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道

2、德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复

3、制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月东华大学硕士论文针织服装企业生产计划与控制研究针织服装企业生产计划与控制研究——基于遗传算法的针织服装企业生产调度研究摘要针织服装行业是服装产业结构中的重要部分，同时也是我国完成经济增长、提供就业岗位、弥补市场需求、进行出口创汇的重要传统行业。针织服装产品生产工序较多、流程复杂，要求信息在各生产部门之间及时、准确地传递。企业需通过合理的方式进行生产管理，保证生产质量、提高生产效率，从而适应快速多变的市场环境。然而，国内大

4、部分针织服装企业是由家庭式作坊发展而成的中小型企业，其管理模式依旧沿用传统的管理思路和方法，导致生产效率、产品质量、控制方法和应变能力相对落后。传统粗放型的作坊式管理模式已不能经受日益增涨的市场需求的考验。因此，如何寻求更好的生产管理优化方案，提高企业生产效率与管理水平成为了许多针织服装企业所面临的难题。生产调度作为针织服装企业生产管理研究的要点之一，要求对生产车间内的调度问题提出高效优化的解决方案，是生产计划与控制的核心问题之一。为了降低企业的生产成本、提高企业的生产效率，对高效的调度方法与有效的优化技术的研究是重中之重。本课题聚焦于针织服装企业生产调度

5、问题，根据企业经营方式与生产特点，将其生产调度问题简化为多目标混合FlowShop调度问题。针对企业内生产I东华大学硕士论文针织服装企业生产计划与控制研究调度编制缺乏合理性、科学性的现象，采用带精英策略的非支配排序遗传算法对该多目标调度问题模型进行求解。并用Matlab实现了算法的仿真，通过案例对比分析，验证了算法的有效性。本课题主要从以下几个方面深入展开：首先，选取15家位于浙江省桐乡市的具有代表性的中小型针织服装企业作为对象，通过实地调研、邮件沟通以及电话咨询相结合的方式，收集、总结、分析调研企业的生产规模、经营模式、生产调度编制方式等信息，利用SPS

6、S19.0统计分析软件分析调研结果，得出以下结论：调研企业生产规模较小，生产设备先进化程度较高；企业自主设计开发能力较弱，主要依靠订单进行生产；针对的客户群体主要为电商以及国内品牌商；多数企业预估生产周期较短，年产量较高；企业内部生产调度编制人员文化程度不高，多数企业主要依靠人工经验编制生产调度方案。其次，以DW针织服装企业作为实际案例，通过企业合作项目“针织产品开发与管理创新升级”深入企业实践，了解该企业的组织结构、生产布局、生产模式等情况，对企业生产流程中的相关数据进行搜集、计算和分析。总结出该企业在制定生产调度方案时主要依靠人工经验，存在编制效率低、

7、缺乏科学性、灵活度差等问题。再次，针对该企业生产调度编制不科学、效率低的问题，提出采用遗传算法优化生产调度方案。根据企业的生产特点、经营理念和实际需求，将最小化最大完成时间和最小延期交货时间作为调度目标。根据车间布局将针织生产流程简化为横机、套口、缝挑、后道四个环II东华大学硕士论文针织服装企业生产计划与控制研究节，将每各环节上的一个工作小组视为一台机器。综合考虑针织产品生产过程中的资源、工艺等约束，建立多目标混合FlowShop调度问题模型。由于该调度问题属于多目标优化问题，采用带精英策略的非支配遗传算法对该调度模型进行求解。通过引入快速非支配排序算法、

8、精英策略、密度值估计策略，降低了算法复杂度。最后，针对实际生产案例