基于改进遗传算法的生产配送集成调度研究.pdf

摘要

随着经济全球化发展和市场竞争的加剧，越来越多的企业开始采用按单生

产（Make-to-order，MTO）的商业模式来提高供应链的整体运行效率。生产和

配送作为供应链中的两个关键环节，其集成调度的优化对于提高供应链性能具

有重要意义。然而，生产配送集成调度（IntegratedProductionandTransportation

Scheduling，IPTS）优化问题是一个复杂的组合优化问题，如何实现生产与配送

的集成调度优化已然成为一个重要的研究课题。因此，本文针对该问题进行研

究，旨在探究解决生产配送集成调度问题的优化策略，并对其进行实际应用验

证。

首先，本文通过柔性作业车间的生产与配送集成调度特性研究，找出当前

独立的调度优化方法存在的问题，提出了一种同时考虑生产和配送的两阶段集

成调度研究思路。其次，分别对车辆配送路径优化问题与柔性作业车间调度优

化问题进行数学建模，建立了最小化最大配送时间和最小化最大完工时间的混

合整数线性规划模型。再次，提出改进的遗传算法求解问题：针对配送阶段的

车辆路径优化问题，将遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合，通过多次迭代

寻求更高质量的解；针对生产阶段的柔性作业车间调度问题，采用自适应动态

交叉变异算子和自适应锦标赛选择操作，提高算法的整体求解能力。最后，通

过算例测试和实例分析，对本文提出的基于改进遗传算法的生产配送集成调度

优化策略进行验证，并对其实际应用效果进行分析和讨论。

通过本研究提出了一种有效的基于改进遗传算法的生产配送集成调度优化

策略，为企业提高生产效率、优化配送流程、降低运营成本提供了有力的理论

支持和实践指导。

关键词：按单生产，供应链，生产配送集成调度，改进遗传算法

Abstract

Withtheadvancementofeconomicglobalizationandtheescalationofmarket

competition,agrowingnumberofenterprisesareembracingthemake-to-order(MTO)

businessmodeltoenhancetheoveralloperationalefficiencyofthesupplychain.

Productionanddistributionrepresenttwocrucialcomponentsofthesupplychain,and

theoptimizationoftheirintegratedschedulingsignificantlyimprovessupplychain

performance.However,theIntegratedProductionandTransportationScheduling(IPTS)

optimizationproblemisacomplexcombinatorialoptimizationproblem,makingthe

achievementofintegratedschedulingoptimizationofproductionanddistributionan

essentialresearchtopic.Consequently,thispaperdelvesintothisissue,aimingto

uncoveroptimizationstrategiesforaddressingtheintegratedproductionand

distributionschedulingproblemandvalidateitspracticalapplication.

Initially,thispaperinvestigatesthecharacteristicsofintegratedproductionand

distributionschedulinginflexiblejobshops,identifi