并行机作业车间等量分批多目标优化调度

为降低并行机作业车间等量分批多目标优化调度问题的复杂度,提高优化效率,提出了一种基于仿真技术和改进非支配排序遗传算法的分步优化方法.建立了一类以完工时间最短和总制造成本最低为优化目标的并行机作业车间等量分批多目标优化调度模型;将各产品进行等量分批,以Witness为仿真平台建立并行机作业车间等量分批生产仿真模型,通过组合仿真优化得到产品理想的等量分批方案,从而将原问题转化为并行机作业车间多目标优化调度问题;设计了一种改进的非支配排序遗传算法,对并行机作业车间多目标优化调度进行求解.通过算例分析验证了该方法的有效性.     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性.     

考虑扰动事件的机械加工工艺参数与车间动态调度综合节能优化

随着能源消耗和环境问题的不断加剧,机械加工车间的高效节能生产越来越受到制造业的关注。传统动态调度优化时每道工序的工艺参数固定,未考虑工艺参数与车间调度之间的关联关系,限制了调度优化的潜力。为了更好地实现柔性作业车间节能增效,并快速有效地应对车间生产过程中出现的突发扰动事件,提出一种考虑扰动事件的加工工艺参数与车间动态调度综合优化方法。首先详细分析订单插入与机床故障下柔性作业车间的能耗特性,以总能耗与最大完工时间为目标,建立工艺参数与动态调度综合优化模型,然后设计一种面向扰动事件的动态决策机制,并提出改进的自适应形状估计进化算法(AGE-MOEA)进行优化求解,最后通过案例分析与算法对比,验证了所提出方法的有效性。     

多资源车间生产调度优化问题的研究

车间生产调度问题的实质是寻找一个最佳的车间生产加工任务分派和车间制造资源分配方案,是一个典型的优化问题。车间生产调度问题的优化模型又可分为单资源约束和多资源约束的2种作业车间调度问题。现主要探求多资源约束条件下的优化模型,并引入优化算法,根据相应的数据,求解其满意解。     

基于ATC的智能工厂分布式柔性作业车间动态调度

针对传统多车间生产调度方法不能满足智能生产系统调度优化的问题,结合智能工厂需求,以分布式柔性作业车间为研究对象,提出基于“生产计划-车间调度-物流仓储”的ATC层次模型,该模型是以时间、成本组成的一个多目标优化模型;提出两级效能偏差判别机制,在物联环境下动态识别扰动并根据扰动影响作出实时决策。最后,以3个车间调度问题为例,基于遗传禁忌搜索算法,验证了该模型的有效性。     

面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型

合理的调度方案能有效降低柔性作业车间总能耗。针对柔性作业车间中加工工件种类多、单批工件数量大、加工工艺路线柔性大等问题,研究一种面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型。分析柔性作业车间中工件加工过程能耗特性,以车间总能耗最低和完工时间最小为优化目标建立了多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型,并采用多目标模拟退火算法对模型进行优化求解。通过算法优化得到的调度方案与经验调度方案的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

钢厂多行车作业调度方法研究

炼钢车间同一作业跨上通常布置多台行车,以执行大量、多类吊运任务。由于车间布局和工艺流程等限制,被动让车、紧急停车、任务延迟等现象频现。为实现多行车作业调度,以按时完成任务数多、运输和被动运输距离短为目标,建立多目标多约束的行车运行优化调度模型。提出一种基于优先级传递的作业避碰策略,有效消除多台行车之间的运行冲突。将上述策略作为启发式解码方式与遗传算法相结合,实现行车作业调度模型的求解。以某炼钢厂生产实际数据为例,结果表明提出的调度方法可有效实现行车作业优化,保证炼钢车间生产顺行、减少行车运输距离、增加行车作业的连续性。     

基于并行协同的多车间协同调度问题研究

传统企业在实际生产中,其多个关联车间之间的生产计划与调度存在难以协作的问题。为此,针对多车间协同调度问题建立了调度模型,提出了一种多车间协同调度的并行协同进化遗传算法(PCE-GA),并且采用该算法对上述模型进行了求解。首先,以最小化订单完工时间为目标,建立了单目标调度模型;然后,采用了并行协同进化遗传算法,对上述单目标调度模型进行了求解,基于工件、机器、装配关系的三层整数编码的染色体编码方案,提出了一种协同适应度值计算的方法;最后,以某液压缸生产企业为例,针对单目标调度问题,采用该算法与单车间遗传算法(JSP-GA)、并行协同模拟退火算法(PCE-SA)分别进行了求解,并对其结果进行了比较,以验证PCE-GA算法的优越性。研究结果表明：采用PCE-GA算法得到的优化率为13.3%,比单车间作业调度遗传算法求解的数据优化11.5%,该结果证明了PCE-GA算法在解决多车间协同优化问题时的优越性。     

混合多处理机任务作业车间调度问题的仿真研究

针对现代钢结构制造企业车间生产中工件的一道加工工序需要不止一台处理机(工人、设备等)同时加工处理的情景,建立了混合多处理机任务作业车间调度模型。同时,结合企业生产过程中快速改变生产环境的生产方式,利用PlantSimulation仿真软件实现仿真模型。此外,针对遗传算法局部搜寻能力较弱设计混合优先调度规则的混合遗传算法对仿真模型进行优化。最后,通过算例对仿真模型和优化算法进行验证,并针对某钢结构车间的实际生产问题进行调度安排。     

柔性作业车间能耗优化研究

为了实现机械加工车间的节能优化运行,建立了考虑运输时间的节能柔性作业车间调度模型。使用基于动素的机床能耗模型预测生产过程中的机床能耗,并利用遗传算法实现了模型的求解。柔性作业车间环境下,该模型能够从能耗出发,为各加工任务选择合适的加工机床,同时生成优化的生产调度方案。最后,案例研究验证了建立的模型的节能效果和有效性。     

产品制造过程碳足迹核算及其优化问题

为了减少各产品在制造过程中的碳足迹,并为未来产品碳标签核算提供较为准确的计算方法,提出了一种基于制造过程碳排放与被加工产品之间对应关系的产品制造过程碳足迹计算方法;针对柔性作业车间,为减少产品制造过程碳足迹,并保证完工时间以及车间设备利用率,提出了一种以所有产品制造过程碳足迹总和最短、最长完工时间最短、车间设备利用率最大的多目标优化调度模型;设计了第二代非支配解遗传算法进行求解,与传统调度模型的对比说明,所提出的优化调度模型在完工时间损失不大并保证车间设备利用率有改善时,可以使所有产品制造过程碳足迹有较大的改善,从而验证了研究的有效性。     

一类已知概率分布下的混合车间鲁棒调度问题研究

为解决一类产品生产需经上游作业车间的零部件加工和下游流水车间的零部件总装的调度问题,在研究生产调度文献的基础上,给出了混合车间调度问题;给出一类已知概率分布下的混合车间鲁棒调度方法,并建立鲁棒调度模型;采用遗传算法求解鲁棒调度模型。最后进行了实证研究,证明所建模型以及遗传算法在求解混合车间调度问题上是有效的。     

基于多规则设备分配及工序排序的FJSP多目标集成优化方法

为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法.建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多目标优化模型;针对模型的组合爆炸特点,为降低其复杂度,提出一种将多规则设备分配及工序排序相结合的集成调度思想;为进一步提高求解效率,提出一种面向对象数据处理技术用于处理各实体之间的数据交换;基于改进的非支配排序遗传算法思想,提出了基于多规则设备分配及上序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化算法.通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

分段式车间作业调度算法

车间作业调度问题是制造系统运筹技术、管理技术与优化技术发展的核心。本文对离散作业型 (Job Shop)车间中的作业调度问题做了探讨 ,并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法。通过对一个实际车间作业调度仿真比较 ,此算法运算速度比最短加工时间 (SPT)和最少工作量剩余 (L WR)算法快 ,其调度结果具有可执行性     

基于改进量子遗传算法的重型装备生产调度研究

针对机械工厂(车间)中存在的重型装备加工与装配集成调度精益性不足的问题,在研究了多产品综合作业调度的基础上,提出了一种改进量子遗传算法,以提高重型装备生产的精益化程度。以加工成本、精准交付、跨车间转运次数为目标,构建了多产品综合作业调度优化模型;结合产品加工与装配特点,设计了基于装配约束的编码方式;为避免量子遗传算法陷入早熟,将其与局部搜索能力较强的模拟退火算法结合,设计了改进量子遗传算法(SQGA),提高了全局搜索精度;同时,设计了自适应旋转角,使种群收敛速度更加平稳;采用MATLAB对综合作业调度算例和生产实例进行了仿真。研究结果表明:改进量子遗传算法平均收敛代数减少18.6%,平均最优解占比增加26%,具有更好的收敛效果和求解精度;在生产实例中,采用该算法可使加工成本减少7.8%,跨车间转运次数减少30.4%,产品达到精准交付,提高了机械工厂(车间)重型装备生产调度的精益性指标。     

考虑批量装配的柔性作业车间调度问题研究

柔性作业车间调度是生产调度领域中的一个重要组合优化问题,由于取消了工序与加工设备的唯一性对应关系,因而相较于作业车间调度问题,具有更高的复杂度。针对该问题在批量装配方面的不足,考虑将批量因素与装配环节同时集成到柔性作业车间调度问题当中。以成品件的完工时间为优化目标,对该批量装配柔性作业车间调度问题进行了数学建模。针对该模型,提出一种多层编码结构的粒子群算法,并对该算法的各个模块进行了设计。最后,以实例验证了该数学模型的正确性及算法的有效性。     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

基于改进候鸟算法的柔性作业车间分批调度问题

为了将可变批次的调度策略应用于生产,以提高大规模柔性作业车间的生产效率和设备利用率,针对柔性作业车间可变子批问题的特点,建立了以最小化完成时间和最小化批次数目为优化目标的多目标柔性作业车间调度模型和析取图模型,提出一种改进的候鸟算法求解该问题.算法设计了精英分批和可行邻域结构两种策略用于提高算法的搜索效率.通过对比实验验证了可变批次划分策略的优势和所提算法的有效性.     

基于Plant Simulation的船舶钢材预处理车间仿真与优化

针对船舶钢材预处理车间,使用Plant Simulation软件建立该车间的模型。结合实际的车间布局,将船舶钢材预处理车间的调度问题看作为混合作业车间调度问题,优化目标为缩短最大流程时间。使用Plant Simulation软件内置的遗传算法(GA)模块对其进行仿真优化,提高了其生产效率。     

面向单件小批生产的集成化车间作业调度系统研究

针对单件小批生产的车间生产环境特点,采用两层递阶的车间作业调度策略对作业计划与调度控制进行集成,建立了一种集成化的作业调度系统原型,并着重讨论了两个层次上的调度求解方法,为优化和解决车间层作业调度提供了理论依据.