1、電子元器件制造企業(yè)由于存在設(shè)備故障率、生產(chǎn)過程產(chǎn)品質(zhì)量合格率等大量不確定性，因此其生產(chǎn)能力很難準確預(yù)測，進而給生產(chǎn)計劃的制定帶來了巨大挑戰(zhàn)。在產(chǎn)能模糊不確定的情況下，如何做出合理的產(chǎn)能平衡策略并在產(chǎn)能平衡的基礎(chǔ)上制定生產(chǎn)計劃達到均衡生產(chǎn)的目的，是當前電子元器件企業(yè)亟待解決的問題。本文基于“樂山S公司ERP系統(tǒng)研發(fā)”的橫向研究課題，針對企業(yè)中基于模糊不確定產(chǎn)能平衡的生產(chǎn)計劃建模展開了研究。對于產(chǎn)能不確定函數(shù)的逼近問題，通常通過設(shè)計模糊系統(tǒng)

2、通用逼近器來求解但求解效率較低，本文提出了一種通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來加快產(chǎn)能不確定函數(shù)逼近的方法，通過軟件仿真驗證了方法的有效性和可行性，同時基于模糊不確定產(chǎn)能平衡模型建立了生產(chǎn)計劃模型，設(shè)計了混合智能算法進行了求解，最后驗證了算法的正確性。
　　首先，針對電子元器件企業(yè)的特點，根據(jù)生產(chǎn)能力平衡理論，結(jié)合約束理論知識，建立了不確定環(huán)境下的生產(chǎn)能力平衡數(shù)學模型。本文采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了產(chǎn)能不確定函數(shù)逼近的問題，結(jié)合啟發(fā)式算法對產(chǎn)能平

3、衡模型進行了求解，并通過軟件仿真證明了模型的有效性和算法的可行性。
　　然后，結(jié)合生產(chǎn)計劃的基本理論，詳細描述和分析了電子元器件制造企業(yè)在生產(chǎn)計劃方面遇到的實際問題。將已建立好的產(chǎn)能平衡模型作為生產(chǎn)計劃的產(chǎn)能約束，建立了基于產(chǎn)能平衡約束的生產(chǎn)計劃模型。分析了不同人工智能算法的特點和應(yīng)用方式，設(shè)計了適應(yīng)于電子元器件生產(chǎn)計劃的混合智能算法，闡述了算法的設(shè)計思路和實現(xiàn)步驟，通過具體算例進行了驗證。
　　最后，以實際的電子元器件生產(chǎn)