考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度受生产准备时间和工件批量影响的问题,构建了考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度模型.根据工件批量加工中等量分批方法柔性不足的特点,采用柔性分批方法对工件进行批量划分.提出一种改进的遗传算法,以最小化最大完工时间为优化目标,采用双层编码的方式对模型求解,确定各工件的分批方案和子批工序调度排序方案.通过分析柔性调度案例,验证了该算法的有效性,能够更好地满足实际车间生产要求.     

批量生产柔性作业车间优化调度研究

在批量生产柔性作业车间调度问题中,不但要考虑路径选取和加工排序两个子问题,而且工件还可被分割为多个子批量,不同子批可选择不同工艺路线。该问题是对传统柔性作业车间调度问题(FJSP)的扩充,它更接近于实际生产调度问题。针对问题的特点,提出了一种基于遗传算法的柔性分批调度算法。在算法中,提出了一种基于"游标"的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的染色体编码方法。该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。通过实例仿真,对算法性能进行分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。     

考虑工件分批的柔性作业车间调度及求解算法

针对柔性作业车间分批调度问题,建立了考虑工件分批的柔性作业车间调度模型,并提出混合遗传算法用于模型求解。首先,采用改进试探法确定划分的具体批次、柔性批量划分方法确定各个批次的实际批量;其次,采用双层编码机制对工序排序及机器选择同时进行优化,利用GLR机器选择法生成初始解;最后,混合遗传算法利用GA鲁棒性强与ABC算法对初始解依赖性不高、适应性强的特点在解空间内充分搜索较优解,并结合SA出色的局部搜索能力快速收敛到全局最优解。分析表明,改进试探法批次划分与柔性批量划分方法可明显缩短生产周期,同时也证明了所提算法的有效性和可行性。     

运用混合优化算法的作业车间分批调度

针对作业车间调度问题,根据等分批原则,考虑车间在只加工一种零件时的最优分批方法作为分批依据,建立分批调度的数学模型,之后把分好的子批看成一个新的工件,对其重新进行编号并计算新的加工时间,利用遗传算法良好的全局搜索性能和禁忌搜索算法优良的局部搜索性能,运用混合优化算法进行生产调度。最后通过试验仿真,研究4×4和6×6的调度问题,对不同的加工任务下调度的结果进行对比分析。结果表明,加工工件的种类、工序对调度结果的影响较大,加工数量对调度结果影响较小。     

柔性流水车间设备利用率排产优化问题研究

针对具有工序约束信息的柔性流水车间的设备利用率优化问题,提出利用PSODE混合算法来解决该问题,全局优化过程采用群体优化算法,在局部优化过程中通过上下道关联工序约束信息来控制工件的分配,将并行工位总设备利用率作为适应度函数,构建了具有关联工序约束的柔性流水车间生产调度模型,确定生产工件的加工路径、加工顺序、开工时间和完工时间。通过多组方案数值计算结果对比分析,验证了PSODE算法解决柔性流水车间设备利用率优化问题的有效性。     

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。     

模糊交货期条件下的IPPS问题研究

集成工艺规划和车间调度(Integrated Process Planning and scheduling,IPPS)可以有效地提高系统的柔性和企业的经济效益。随着准时制的发展和产品客户的多元化,生产中产品交货期已不再局限于一个确定的值。针对工艺规划和车间调度集成中零件交货期不确定问题,引入模糊数来表征工件的交货期,以工件的交货满意度加权之和最大、最大完工时间最小为优化目标,建立其数学模型,并采用一种多层编码结构的遗传算法获得最优的工件排序以满足目标函数,最后用实例验证了模型和算法的有效性和可行性。     

车间批量生产调度及基于OpenGL的仿真研究

针对作业车间批量生产的调度及仿真问题,根据等分批原则,建立分批调度的数学模型,之后把分好的子批看成一个新的工件,对其重新进行编号并计算新的加工时间,利用遗传算法良好的全局搜索性能和禁忌搜索算法优良的局部搜索性能,引入混合优化算法进行生产调度;然后利用OpenGL建立生产车间以及加工设备的三维模型,并赋予场景初始化、设备初始化功能和视点移动、模型整体变换功能;最后利用分批调度计算得出的最终结果,根据工件中每个工序的开始加工时间和加工消耗时间,设置触发器和定时器,并通过读取相应的加工设备编号确定加工的位置坐标,进行实时地调度仿真。     

钢琴生产批量调度方法的研究与应用

针对多品种批量化生产模式的钢琴生产调度问题，考虑了批量优化及调整时间的影响，以完工时间最短为目标，建立了包含批量优化、批量加工任务分配和批量任务排序的批量调度优化模型。基于遗传算法的框架，设计了四元组基因值的染色体矩阵编码。基于多色集合逻辑围道矩阵和数值围道矩阵建立了批量调度的约束模型，将多色集合约束模型与遗传算法相结合，提出了一种基于模型约束的遗传算法（CMGA），实现了批量调度问题的高效求解。通过实例对比，表明不等量分批调度比等量分批调度能得到更好的生产调度方案，考虑了调整时间的调度方案在生产实际中能得到更好的效果。     

柔性作业车间批量划分与并行调度优化

针对柔性作业车间分批调度中因批次数量划分的随机性,导致最优分批方案存在搜索空间大、效率低的问题,提出试探法,使分批具有方向性、搜索空间可预测,从而得到合适的批量划分。进而提出相同工件同批工序间、不同工序间可并行的车间调度算法,与传统的批量调度结果相比,该算法可缩短生产周期、提高车间生产效率、减少批次数量、降低车间管理复杂度。采用上述方法对批次数量进行划分并使用并行算法对划分后的工序进行调度,实验结果表明,该方法在快速找到合适分批方案的同时优化了调度结果。     

柔性作业车间中基于工序分批的调度问题与求解

考虑到柔性作业车间分批调度中不同工序具有各自合适批量大小,提出了基于工序分批调度的概念,建立了以关键路径工序为中心的分批调度模型。该模型动态更新可加工工序子批集,同时更新可选加工机器,及时调整加工路线,为不同工序安排大小合适的批量,以达到优化完工时间、有效降低总加工批次的目的。实验结果表明,相比基于工件分批的调度,该模型在优化最长完工时间、提高机器利用率的同时,大幅减少了总加工批次数量(42%),降低了车间调度管理的复杂度。     

考虑批量的多目标柔性作业车间鲁棒调度

针对多品种小批量的柔性作业车间调度问题,构建了多目标柔性作业车间鲁棒调度模型,在模型中考虑了工件分批加工、批量启动时间和机器故障等因素。基于以上因素的特点,设计了有效的染色体编码方法、染色体解码策略及机器故障仿真算法。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Ranked Genetic Algorithm,NRGA)的基本框架,设计了多目标优化算法,并采用有效的交叉和变异算子避免产生非法解。通过对算例的仿真实验,验证了构建的模型和设计的求解算法能够有效提高调度的鲁棒性,有效避免实际调度性能的恶化。     

基于主-从遗传算法求解柔性调度问题

通过分析柔性作业车间调度问题中工件与设备的特征及两者间的关系，提出了一种主一从遗传算法的调度方案。在该算法中，主、从染色体分别采用工件基因块和设备基因块的分块编码。主染色体代表可行加工路径组合，从染色体代表主染色体约束下的可行调度方案。然后，以最小化工件延迟时间为目标，为主染色体设计选择和多点变异两类遗传操作；以最小化设备空闲时间为目标，为从染色体设计选择、多点交叉和多点变异3类遗传操作。从染色体适应值取其代表的调度方案中工件流通时间的倒数，主染色体适应值取其对应从染色体种群的最优适应值。这种双层多点遗传操作避免了非可行解的产生，并可采用类似旅行商问题的遗传操作。最后，通过仿真和比较实验，验证了该算法的有效性。     

蚁群算法求解混合流水车间分批调度问题

为解决混合流水车间分批调度问题,提出一种三级递阶结构的蚁群算法.算法中,第一级蚁群算法设计了一种批量大小动态结合的柔性分批策略,完成产品的批次划分;第二级蚁群算法考虑工件在各设备的加工时间和设备可用能力,设计蚂蚁设备间的转移概率,完成工序约束下各批次的设备选择;第三级蚁群算法考虑同一设备上批次顺序相关的换批时间,设计蚂蚁批次间的转移概率,完成各设备的批次排序.通过实例仿真,分别对分批算法和混合流水车间调度算法性能进行比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和优越性.最后从生产实际出发给出算例,验证了算法的有效性和对生产实践的指导作用.     

存在设备无关延迟约束的综合柔性调度算法

针对加工和装配综合的柔性调度中忽略工序间存在设备无关延迟约束导致调度结果不精确的问题,提出存在设备无关延迟约束的综合柔性调度算法。该算法通过将设备无关延迟时间转换为设备无关延迟工序,提出存在设备无关延迟约束的综合柔性调度工艺模型;通过将设备无关延迟约束工序转换为顺序约束工序的策略,将存在设备无关延迟约束的柔性加工问题转换为一般柔性加工问题;对一般柔性加工问题采用短用时策略和设备均衡策略确定标准工序的加工设备,将一般柔性加工问题简化为一般综合调度问题并用长路径优先策略调度;对于路径长度相等且在同一设备上加工的标准工序,提出调度前续短路径策略选择调度工序。实例表明,该算法通过考虑设备无关延迟约束时间使综合柔性调度的结果更精确并且能减少产品总的加工时间。     

考虑约束松弛的柔性流水调度研究

针对柔性流水车间作业调度问题,考虑加工批量约束松弛和瓶颈工序顺序松弛2种情形,抽取出相应的新型柔性流水车间调度问题,建立了最小化最大完工时间的数学模型,提出了改进的单亲遗传算法,进行了优化求解,得到了不同约束松弛情况下的最优调度方案。通过算例仿真,验证了所提方法的有效性。     

基于交货期和设备能力约束的作业车间调度方法研究

以往对作业车间调度问题的研究中,不少学者尝试添加新的约束条件使之更符合实际的生产情况。但对设备能力约束的考虑不够细致,往往简单地将设备能力视为常数或连续的能力空间。针对这种情况,本文建立了以交货期为指标并带有设备能力约束的作业车间调度模型,采用双向调度方法力求工件的完工时间和交货期尽量靠近,从而使惩罚成本最低。设计了利用时间坐标映射求解工序开／完工时间的方法,该方法消除了因设备能力不等造成的工作时间段间隔,最终通过遗传算法求得优化的调度方案。     

关键链约束理论解决柔性车间调度问题

柔性作业车间的调度难题一直以来都是NP难题,随着加工零件数量和机床数量的增加,调度优化难度将会以呈指数倍增长。本研究提出以约束理论为基础依托,选用最小临界比规则及遗传算法,结合各自的优点对柔性作业车间基于关键链进行调度优化,有效的解决了传统遗传算法容易陷入局部最优和最小临界比规则鲁棒性不强等问题。使设计的调度算法更加地符合车间真实的制造生产状况,改善了制造过程中资源设备利用率相对较低的问题,把设计的算法和传统遗传调度算法解决典型的柔性作业车间难题得到的结论相对比,验证设计算法的优势。     

成批生产计划调度的集成建模与优化

针对多品种批量生产类型,建立了调度约束的生产计划与调度集成优化模型。模型的目标函数是使总调整费用、库存费用及生产费用之和最小,约束函数包括库存平衡约束和生产能力约束,同时考虑了调度约束,即工序顺序约束和工件在单机上的加工能力约束,保证了计划可行性。该模型为两层混合整数规划模型,对其求解综合运用了遗传算法和启发式规则,提出了混合启发式求解算法。最后,针对某机床厂多品种批量生产类型车间进行了实例应用,对车间零件月份作业计划进行分解,得到各工段单元零件周作业计划,确定了零件各周生产批量与投产顺序。     

基于最短处理时间疫苗的免疫遗传算法优化FJSP问题

合理的作业调度方案能提高加工机器的利用率。针对柔性作业车间调度求解难度更大的特点,采用免疫遗传算法求解。在疫苗技术方面,提出依据工件工序加工时间表,选择同工件同工序加工时间最短的机器作为疫苗,对相应工件个体机器码接种。最后对测试案例求解,结果表明所采取的方法能够求得更好的调度方案,减少机器空闲时间。