顺序依赖的调整时间和拖期的无缝钢管热轧批量调度算法

无缝钢管热轧生产存在一类特殊的顺序依赖机器调整时间,调整时间依赖于相邻轧制批量间的规格切换,与批量间规格呈线性函数关系.针对具有此类调整时间的热轧批量调度问题,进一步考虑交货期要求,探讨了调整时间与交货期之间的性质特征,并以最小化总机器调整时间和最小化总拖期为目标,基于进化算法框架设计了快速重排序邻域搜索多目标算法(fast reordering neighborhood search multi-objective algorithm,FRNSM).在算法初始阶段,提出规格优化规则和交货时间优化规则,对初始解进行局部优化;邻域搜索阶段设计了基于同交货时间规格优化的快速重排序邻域搜索策略,以优化机器调整时间和拖期;针对问题多目标特征,基于Pareto思想设计解的接受准则.基于实际生产数据的实验结果表明,FRNSM算法对此类问题具有很好的求解效果.     

TSP问题的一种改进的GRASP算法

本文对Marinakis等提出的扩展邻域GRASP算法进行改进。首先使用最近α值方法构造初始TSP回路,然后运用混合的局部搜索即2-opt算法、双桥策略和3-opt算法来改进初始回路,并且引进α-nearness候选集和don’t-lookbit技术来提高搜索速度。实验结果表明,本文提出的GRASP能够在合理的时间内得到很好的解,并且解的质量优于M~rinakis等提出的扩展邻域GRASP算法得到的解。     

基于混合搜索算法的贴片机贴装过程优化

贴片机是PCB组装生产线中的瓶颈设备,提高其贴装效率对整个生产线有重要意义;针对该设备的生产效率优化问题,提出了由最近邻算法和分散搜索算法组成的混合算法;本算法将使用最近邻算法求解元器件的拾取贴装顺序并通过将其引入到分散搜索的框架中求解喂料器分配问题,使两个子问题的求解过程相互结合,从而更好完成贴装效率的优化;仿真结果表明,在大多数情况下该算法都能够在取得优于原有最近邻算法的效果;说明该算法能够更好的提高贴片机的贴装效率.     

小批量多类型PCB板组装生产调度算法研究

文章针对目前电子制造业中常见的小批量、多类型PCB板组装生产过程,研究如何进行生产调度以缩短总生产时间。文章着重考虑了不同PCB板类型转换生产时的调整时间对生产效率的影响,提出了一种能够有效缩短PCB生产调整时间的生产调度启发式算法。仿真数据表明,该算法能够给出较好的生产调度方案,提高PCB组装生产效率。     

并行机成组调度问题的启发式算法

研究了优化目标为总拖后/提前时间最小化的并行机成组调度问题,提出了一种三阶段启发式近似求解算法。首先把并行机问题看成单机问题,以最小化总拖后时间为优化目标排列工件的加工次序;然后将工件按第一阶段所求得的次序指派到最先空闲的并行的机器上;最后采用改进的GTW算法对各机器上的工件调度插入适当的空闲时间。计算表明该算法能够在很短的时间内给出大规模调度问题的近似最优解。     

动态最近邻聚类算法的优化研究

针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题,提出了基于贝叶斯信息测度BIC(Bayesianinformationcriterion)的优化方法。通过DBSCAN算法对初始数据集进行预处理,去除噪声数据。在参数空间内逐步调整聚类半径,利用最近邻聚类算法对数据集进行聚类,并计算每次聚类结果的贝叶斯信息测度值。比较各次聚类结果的贝叶斯信息测度值,最大贝叶斯信息测度值对应的聚类即为最优聚类结果。实验结果表明,优化的最近邻聚类算法很好地解决了合适的聚类半径选取问题。     

带软时间窗的多车场开放式车辆调度

带软时间窗的多车场开放式车辆调度问题是在开放式车辆路径问题的基础上,考虑了多车场和客户服务时间的约束,是一类典型的NP难解问题。针对该问题,提出了一种改进的蚁群算法求解方案,并建立了相应的数学模型。首先通过设置一个虚拟车场将多车场VRP转化为单车场VRP,然后利用参数控制的改进蚁群算法与2-opt算法结合来对模型求解。算法先利用K-means与细菌觅食算法相结合的聚类技术判断蚁群状态,进而动态调整算法参数,使其快速收敛到全局最优解附近,再依据混沌理论的特点来调整参数,使其跳出局部最优。最后,再利用2-opt算法对最优解进行优化。实验结果验证了该算法求解MDOVRPSTW问题的有效性。     

就绪时间受限的负荷单机环境下返工工件重调度方法

研究了返工工件的单机重调度问题.在初始调度中初始工件带有不同的就绪时间,优化目标为最小化初始工件等待时间和;重调度时在满足每个初始工件最大等待时间约束情况下安排返工工件的生产,优化目标为最小化所有工件等待时间和.文中首先建立了RRSM （Rescheduling for reworks on single machine）问题模型,并证明其为NP难问题.然后,提出并证明了三个RRSM问题性质,进而根据诸性质设计了求解RRSM问题的动态插入启发式（Dynamic insert heuristic,DIH）算法.证明了应用DIH算法能在多项式时间内求得两种特殊RRSM问题的最优解. 最后,分析了DIH算法解的特点,给出了最优解的判定方法,并通过算例说明了DIH算法的有效性.     

考虑柔性机器检修的钢管热轧批量调度方法

本文从无缝钢管生产管理中提取并定义了周期性机器柔性检修环境下的钢管热轧批量调度问题,针对无缝钢管热轧阶段的生产特点,将其抽象为一类考虑序列相关设置成本和机器柔性检修的单机调度问题,建立了以最小化机器闲置时间和机器调整时间为优化目标的数学模型。分析闲置时间和检修时点的关系,证明了闲置时间最小化性质,结合问题特征设计了两阶段启发式算法。算法第一阶段采用最小轧机调整时间规则获取具有最小机器调整时间的初始批量轧制序列,第二阶段对初始轧制序列进行全局寻优搜索。基于实际生产数据设计了多种问题规模的对比实验,实验结果表明模型和算法对求解该类问题具有较好效果。     

基于改进ACS-3-opt蚁群算法的TSP

在ACS-3-opt算法求解中,大规模TSP问题易于停滞。该文提出一种改进的算法,在ACS-3-opt算法停滞后,自适应地调整具有局部搜索能力蚂蚁的数量,并通过提高最小信息素的阈值扩大搜索空间,当算法再次停滞时,增强算法两次停滞时最优路径的公共路径上的信息素,为算法的运行提供较好的初始信息,并引导算法朝最优解的方向进行求解。大中型规模TSP问题的求解结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优,解的质量优于ACS-3-opt算法。