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準(zhǔn)時制(just in time, JIT)是在客戶訂單趨于多品種、小批量、企業(yè)與企業(yè)之間的競爭越來越激烈的情況下，大多數(shù)企業(yè)為滿足不斷變化的市場需求，而采用的生產(chǎn)方式.磁性材料企業(yè)的生產(chǎn)過程.是JIT生產(chǎn)方式的具體應(yīng)用之一.稀土永磁材料，因其廣泛的應(yīng)用及不可再生性，成為國際上爭奪的焦點.在企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備

和生產(chǎn)技術(shù)達到一定水平的情況下，優(yōu)化的生產(chǎn)計劃與調(diào)度是企業(yè)降耗增效的關(guān)鍵.成型工序和燒結(jié)工序是磁性材料實際生產(chǎn)中最重要也是最為核心的兩個工序，成型工序和燒結(jié)工序的生產(chǎn)調(diào)度問題涉及到多個目標(biāo)的同時優(yōu)化;其生產(chǎn)調(diào)度的好壞，直接影響燒結(jié)機的有效利用率，影響訂單的準(zhǔn)時交貨和企業(yè)的節(jié)能降耗.成型工序和燒結(jié)工序的生產(chǎn)調(diào)度，屬于兩階段多目標(biāo)調(diào)度問題.針對兩階段多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度問題，Mansouri [1運用遺傳算法(GA)求解訂單轉(zhuǎn)換時間和產(chǎn)品變化率雙目標(biāo)問題，并在GA中采用小生境和精英策略的方法，但該方法忽視了企業(yè)關(guān)心的前后工序之間的負荷目標(biāo). Tavakkoli Moghadd-am等[2]雖考慮了各工位的負荷但運用目標(biāo)加權(quán)的方法求解多目標(biāo)問題不能獲得多個非劣解。
He等3]建立了多工序、單目標(biāo)的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，只考慮一個目標(biāo)，未考慮多目標(biāo)問題. Fahimi-va-ed等[4結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PSO)與局部搜索的方法求解混流裝配線排序問題(mixedmodelse-quence problem, MMSP)，卻缺乏有效的措施應(yīng)對PSO的早熟現(xiàn)象.董巧英等[5]雖采用PSO求解MMSP,但目標(biāo)模型沒有考慮產(chǎn)品變化率，且仍運用目標(biāo)加權(quán)的方法求解多目標(biāo)問題，本質(zhì)上屬于單目標(biāo)求解方法，劉煒琪等[6]建立以最小化超載時間產(chǎn)品變化率與總切換時間為優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，并提出一種改進的多目標(biāo)粒子群求解算法，但該模型未考慮工序與工序之間的負荷均衡.現(xiàn)有文獻運用PSO求解磁性材料多工序多目標(biāo)生產(chǎn)調(diào)度問題的研究較少.針對上述研究的不足和磁性材料企業(yè)的生產(chǎn)特點，本文建立了磁性材料成型燒結(jié)兩階段的生產(chǎn)調(diào)度模型，并采用一種改進的粒子群算法進行求解?；谏a(chǎn)現(xiàn)場的實際數(shù)據(jù)進行仿真實驗，結(jié)果表明:本文提出的混合粒子群優(yōu)化算法無論在求解精度，還是求解速度上，均優(yōu)于普通PSO和GA,證明了所建模型的正確性和采用方法的有效性.