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李建斌, 冯巩, 刘腾飞, 杨成, 梅启煌
摘要: 考虑到生产能力的限制、多周期排产和原料替代等因素时,批量生产问题的复杂性会显著增加。批量生产过程中可能存在多种可替代原料,每种原料的替代方案均会影响生产成本。本文研究一类具有原料替代的多周期批量生产问题,针对此问题构建了混合整数规划模型,并设计了混合自适应大邻域搜索算法进行求解,该算法将自适应大邻域搜索算法框架与 Gurobi求解器相结合,简化了修复算子的设计过程,同时能快速收敛至较高质量的解。此外,本文采用X烟草工业公司2023年1月-2023年8月的生产数据进行算例分析,并将混合ALNS算法与ALNS算法、Gurobi求解器、贪婪算法进行了对比,实验结果验证了本文算法的可行性和有效性,在小规模算例上混合ALNS能求解出和Gurobi精度相同的解,在大规模算例上具有明显的时间优势,同时混合ALNS求解结果较ALNS的平均改善幅度达到了37.73%。最后,通过数值实验,分析了原料替代策略对生产成本、缺货率的影响以及单位原料替代成本对于总成本的影响。实验结果表明原料替代策略能平均节省约23%的生产总成本,减少约26.4%的缺货率。