陈可嘉 叶舒婷

福州大学，福州，350108

0 引言

生产计划与排程是制造企业生产运作的核心内容。当前，许多制造企业都采用企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）进行生产管理，但是ERP无论在计划技术或功能方面都不具备协调多个企业资源的能力，它仍旧是面向企业内部的事务处理系统［1－2］。在市场竞争日益激烈、供应链上各企业间合作日趋紧密的环境中，ERP已不能满足现代制造企业的生产需求，寻找一种替代ERP的生产运作管理系统势在必行。面向供应链的高级计划与排程（advanced planning and scheduling，APS）的出现正迎合了这一趋势，是生产计划与排程技术的一个飞跃［3］。

随着APS的重要性的日益凸显，越来越多的学者开始对其进行研究［4－5］。但是，对于 APS模型的研究仍然较少，并且多是采用启发式方法进行求解，未能给出模型的最优解。文献［6］研究了制造－装配两阶供应链中的APS问题，以最小化存储和准备成本为目标，给出了混合整数规划模型以及基于两阶段逆向求解的启发式方法。文献［7］考虑了具有柔性加工顺序、机器可选等主要特征的供应链生产系统，以最小化流程时间为目标，建立了面向供应链的APS模型，通过算例验证了遗传算法在求解这一模型上的有效性。文献［8］考察了每个客户订单有确定交付期且外包可用情形下的APS问题，以最小化总制造时间为目标，提出了APS数学模型，并采用遗传算法进行了求解。

在日益重视合作生产的同时，现代制造企业也越来越强调准时交货的重要性。因此，最小化提前/拖期惩罚已成为排程研究的又一热点［9－10］。……