集装箱码头岸吊作业调度建模及调度策略研究

岸吊作业调度对集装箱码头整体运营效率具有重要影响.综合考虑岸吊实际作业中的特有约束,包括预定义顺序约束、依赖于作业次序的设备调整时间、岸吊干涉约束,建立岸吊作业调度问题的混合整数规划模型.针对混合装卸模式,使用启发式算法生成预定义作业顺序,在此基础上采用基于连续贝作业策略的启发式算法对问题进行求解.数据实验结果显示基于SPT规则和连续贝作业的启发式算法能有效利用混合装卸带来的时间节省,减少设备调整时间,对实际岸吊作业调度具有指导意义.     

结合Setup和有限等待时间的两阶段混合流水调度优化

基于某洗发水生产企业的运作场景,研究了一种非同质并行机环境下的两阶段混合流水生产调度优化问题。问题综合考虑了各阶段的机器适用性、各机器上的序列相关准备时间(Sequence-dependent setup time,SDST)以及两阶段间的有限等待时间(Limited waiting time),以最小化最大完工时间(Makespan)。在问题建模的基础上,借助作业块划分规则构造了一种基于模型的启发式算法,并设计和实现了针对本问题的遗传算法。通过大量计算实验,将直接求解模型、基于模型的启发式算法和遗传算法这三种方法进行对比分析,验证了算法有效性,并利用遗传算法求解了大规模实际问题。     

配载约束下双向搜寻节点的车辆路径问题

目的 研究三维装箱约束的车辆路径问题,即在给定车辆中尽可能多地装入货物且保证车辆行驶路线最优。方法 提出基于双向搜寻路径节点规则的智能水滴节约算法来求解车辆路径问题,并采用基于虚拟组合块的启发式算法来求解装箱问题。结果 通过数值算例检验,混合算法使车厢的平均空间利用率达到了76.14%,并确定了最优行驶路线。结论 基于双向搜寻路径节点规则的智能水滴节约算法可找出最优的行驶路线,而基于虚拟组合块的启发式算法也能合理放置货物,得出较优的装载方案。     

基于蚁群算法的配送中心订单优化匹配

结合半导体行业的特点,针对芯片配送中心拣货作业中的订单一货箱匹配问题进行研究.该问题优选合适的货箱,在保证满足订单需求数量的前提下,降低拆箱和翻倒箱的人工操作.建立了该问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了求解该问题的启发式算法,最后借助实际的算例试验以及与已有算法相比较验证了算法的有效性.     

基于仿真优化的驳运空箱调运系统研究

运用仿真优化方法对驳运空箱调运系统进行了研究.根据系统作业中存在的不确定性、随机性活动的特点,建立了空箱调运系统的离散事件仿真模型;针对空箱调度规则,建立了数学模型;并运用仿真模型与启发式算法相融合的仿真优化方法进行求解.规划目标是在满足系统作业要求的前提下,以最大化计划渡柜数为目标,优化渡柜规则.即,根据各个码头对空...     

基于活动重心定理的关键链识别法

针对关键链识别这一关键链调度理论的基本问题,建立了以活动重心为优先规则的两阶段关键链识别启发式求解方法。并运用数理统计学假设检验方法,以Patterson110问题集为样本,将新构建的算法与三种基于较好优先规则的启发式算法进行了比较,统计数据说明论文构建的迭代重心法有一定的先进性,同时极大地简化了关键链的识别过程。     

利用Petri网求解U型装配线平衡问题

提出了一种基于Petri网的启发式算法用于求解第一类U型装配线平衡问题,算法利用Petri网的可达分析和托肯的移动来决定可分配的作业元素,并按照最小化工作站空闲时间原则从前向后和从后向前两个方向同时分派作业元素到工作站。算法编程简单,可用于快速求解大规模问题。通过对大量问题集的测试验证,说明了算法的有效性。     

研发型企业多项目人力资源调度研究——基于蚁群优化的超启发式算法

现阶段,研发型企业的项目处于多项目环境下,为了解决多项目并行时人力资源争夺问题,本文针对该类企业多项目管理中人力资源调度进行优化研究,以考虑项目延期惩罚成本的最小总成本为目标函数,将现实问题抽象建模。基于国内外的研究提出了一种超启发式算法进行求解,该算法将人力资源调度问题分为项目活动分配和人员选择项目活动两个部分,采用蚁群优化作为高层启发式策略搜索低层启发式规则,再进一步根据规则解构造出可行解。最后本研究设计多组仿真实验与启发式规则进行对比,结果表明该算法有较好的搜索性能,为人力资源的调度问题提供了新的解决方案。     

面向柔性作业调度问题的启发性规则改进遗传算法

对柔性作业调度问题,提出了一种启发性规则的改进遗传求解方法,此方法从启发性规则出发产生初始调度解。通过对初始调度解进行比较而产生初始种群。对初始种群通过启发规则的改进遗传算法进行优化计算,对染色体进行交叉、变异、交换和选择操作,应用启发式规则搜索关键工序并提高关键工序的交换、变异操作概率,在变异操作中利用启发式规则对变异过程加以引导,从而得到优化解。将此方法运用于一系列典型柔性调度问题进行了实验求解,并将求解结果与其他的计算方法进行了比较,表明此方法能提高求解效率,适合复杂的柔性作业调度问题求解。     

钢铁企业订单动态交货期承诺模型与算法

针对钢铁企业交货期承诺问题的动态特征,建立了动态约束满足模型.该模型综合考虑了设备利用率和订单的提前拖期惩罚.模型求解属于NP-hard问题,很难用精确算法在可行时间内求解的特点,因此结合启发式规则和约束满足一致性技术的优点,提出了求解该问题的算法.通过实验验证了模型及算法的可行性和有效性.