装填布局问题的三元组编码方法求解

装填布局问题的求解已经被证明是NPC问题,最终求解的结果是符合约束条件的最优解。布局设计问题在求解中一般会采用启发式算法和智能算法对布局问题进行建模求解。针对机械产品布局问题,描述了该问题的求解思路和三元组模拟退火编码方法,并通过实例对三元组分解编码方法在机械产品布局问题上的有效性进行验证。     

装填布局问题的三元组编码方法求解

装填布局问题的求解已经被证明是NPC问题,最终求解的结果是符合约束条件的最优解。布局设计问题在求解中一般会采用启发式算法和智能算法对布局问题进行建模求解。针对机械产品布局问题,描述了该问题的求解思路和三元组模拟退火编码方法,并通过实例对三元组分解编码方法在机械产品布局问题上的有效性进行验证。     

并行多机成组工作总流水时间调度问题

有N个成组工件将在M台并行一致的机器上加工，当一个工件接在不同组的工件之后时需要装设，而接在同组工件之后时不需要重新装设，目标函数是使总的通过时间最短，这是一个NP难题，最优解很难找到笔者在文中提出了一个启发式算法，为了验证该算法的结果，又提出了一个求解最优解下界的线性规划模型，并用分枝定界法求解出下界解，在中小规模问题条件下，将下界解、启发式的解及最优解进行比较，证明了下界解的有效性，然后，在中等规模水平上，将启发式算法的结果与下界解进行了比较，最终证明该启发式算法具有解决大规模实际问题的潜力。     

柔性流水车间调度模型与混合引力算法

针对柔性流水车间调度问题,利用机器特定事件点来描述工件的机器选择,再以最小化最大完工为目标,考虑工艺约束和时间约束构建了柔性流水车间调度的混合整数线性规划模型,用GAMS/Cplex找到小规模问题的全局最优解。为快速求解大规模问题的近优解,提出了结合瓶颈启发式的引力搜索算法,利用瓶颈移动技术和John Son方法的解码机制,寻找最小化最大完工时间的最优调度方案。实验结果表明,所提出的模型及算法能高效地求解以最小化最大完工时间为目标的柔性流水车间调度问题。     

基于最短回溯距离的车间设备线性布局优化算法

车间设备单向线性布局中,物流回溯往往导致许多不良后果,应尽量避免.本文以最小化物流回溯总距离为布局优化目标,深入分析了回溯问题的内在特性,发现了回溯矩阵的一条新阿米巴属性,推导出3条定理,并据此构建了一个新的单趟启发式算法RCA和一个多趟启发式算法BEA.实验结果表明,与以往同类算法相比,本文所提出的算法在不显著增加求解时间的前提下,能够得到质量更优的布局结果。     

两机零等待流水车间调度问题的启发式算法

为实现两机零等待流水车间调度问题的总流程时间最小化,结合问题的结构信息提出了一种快速求解近优解的启发式算法。在该类问题中,工件在每台机器上的操作包括调整、加工和移除3部分,且调整和移除时间都与工件的加工时间相互分离。首先分析了该类问题的优化性质,结合优化性质进而构造出求解算法。在中小规模和大规模问题上,将启发式算法的结果分别与最优解和最优解的下界值进行了比较。大量数值计算实验表明了该算法的有效性和解决大规模实际问题的潜力。     

基于虚拟现实的人机结合方法及其在布局中的应用

布局问题是NP-hard问题。单独采用机器计算难以获得最优化的结果。采用人机智能结合的方法求解复杂布局问题,将成为复杂系统布局自动化的发展方向。在虚拟现实环境下建立了布局模型及其人机交互接口,实现了一类三维布局问题求解过程的人机结合。采用P-admissible的序列三元组编码方法在VR(虚拟现实)下建立问题的有限且完整解空间,并给出数据的人工视图向机器模型的代码反解算法,以支持机器算法和人工中间干预的耦合,为复杂布局问题的求解提供了一个新的方法和途径。     

布局问题求解方法研究的现状与趋势

论述了布局问题的内涵和求解方法现状,分析了不同求解方法的特点,讨论了布局问题求解方法的发展趋势.提出了基于多组件智能体技术的布局问题求解方法,建立了问题求解的功能模型,强调应用"人机结合"和"算法结合"的协同来解决布局问题,以提高求解方法的环境适应能力.分析提出了布局问题需要进一步深入研究的相关问题.     

具有安全间隙及物料装卸点的多行布局问题建模与优化

针对当前多行布局研究中忽略设施安全间隙及假定物料装卸点重合的不足,结合实际布局情况,提出了具有安全间隙及物料装卸点的多行布局问题。以物流成本和布局面积为优化目标,构建了混合整数规划模型,并运用Gurobi对小规模算例进行了精确求解。结合问题特点,设计了一种融合生物地理学算法和线性规划的两阶段方法,通过分阶段迁移、反向学习机制、自适应变异、局部搜索等操作对原始算法进行改进,并采用双阈值停止准则,去除冗余循环次数。运用该算法求解规模为5～49的若干标准算例,结果对比验证了算法的高效性和稳定性。最后应用所提算法求解实际车间布局问题,经数据比对,进一步验证了算法在求解质量上的优越性。     

求解单行布局问题的一种变邻域搜索算法

设施布局问题对于企业内部的物流合理化起着重要作用, 单行布局问题作为设施布局问题的一个典型特例,属NP-hard问题,常规方法难以精确求解。针对单行布局问题的 复杂性,提出了一种改进的变邻域搜索算法进行求解。首先构建单行布局问题的数学模型,然后分析模型并构造一种有效的初始解;针对问题特征,设计了4种邻域结构,该邻域结构采用了从简单到复杂的推进搜索机制;改进了局部搜索算法并对邻域结构进行搜索;最后进行了实例验证,并与多种经典算法进行了对比,结果表明,所提变邻域搜索算法 可在短时间内得到单行布局问题高质量的近优解。     

运用系统工程方法处理复杂布局问题

复杂布局问题属布局方案设计问题是复杂工程系统 ,应用领域广泛。虽然经典优化方法一直是求解此类问题的重要方法 ,但是求解很困难。因此 ,需要研究求解复杂布局问题的新途径和新方法 ,系统科学的发展给我们提供了这个可能。本文讨论了应用系统工程方法求解复杂布局问题的思路和方法     

改进的实数编码遗传算法在产品布局设计中的应用

为求解复杂结构产品的布局设计问题,对实数编码遗传算法进行了改进,直接将问题的求解变量作为染色体基因进行编码,提出了一种解空间编码遗传算法。在求解问题前,对布局问题进行了预处理。在求解过程中,首先引入模拟退火算法的思想对解进行选择;然后对不同类型变量采用不同的交叉和变异算子进行了处理,并在变异前对个体的连续变量随机加一个扰动量,以控制其搜索范围;最后对求解的中间结果按最优保留策略进行了处理。该算法实现了3维空间布局规划的自动寻优,并求解了2维和3维带性能约束的布局问题,验证了该算法的可行性和有效性。     

多目标动态车间设施布局研究综述

车间设施布局问题是生产系统的重要问题。大规模定制生产模式对车间设施布局问题提出了动态性、多目标等方面的需求。在梳理相关文献的基础上,总结了多目标动态车间设施布局的特征,指出了图论、二次分配、混合整数三种基本数学模型在多目标动态车间设施布局方面的不足,分析了遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和蚁群优化算法四种元启发式算法的适用性,最后指出了多目标动态车间设施布局的研究趋势。     

敏捷制造车间布局优化的启发式算法

为了有效地减少产品在敏捷制造车间中的非加工费用,根据车间中的生产工艺流程对设备进行优化布局,提出了一个处理敏捷制造车间机器布局的启发式算法,算法综合考虑机器间零件流的流量、零件的传输因素、机器的空间布局限制等,以机器间的传输费用作为评价分值,以总分值最小为优化目标,通过收养、合并、交叉、移位操作,依次将各机器安排在一个3×3的网格布局中。该算法提供了一个灵活的、近似最优的车间设备布局。最后,演示了一个虚拟实例。     

无重叠区域两抓钩周期性排序问题的一个启发式算法

提出一种启发式算法以求解无重叠两抓钩周期性排序问题。该方法把问题分解成相应序列的子问题。对每个序列建立和求解一个整体问题的线性规划模型，在序列空间，通过寻找好的序列以得到最佳的排序。量化的示例表明所使用的方法是高效的。     

多行设备布局的一种多目标差分进化算法和线性规划混合方法

针对现有对多行设备布局研究中预先固定布置行数和未考虑行间距约束的不足,在满足最小间隙约束条件下,构建了优化物料流成本、布局行数和布局占地面积的多目标多行设备布局模型,并运用数学规划软件Lingo对模型进行了精确求解。基于所提问题的多目标、多约束、混合优化特性,提出一种基于Pareto解集的多目标差分进化算法和线性规划混合优化方法。该方法采用四列表直接编码方法表示可行解;提出一种结合改进换行策略的解码方式,该解码方式可以在满足边界约束条件的同时对所有可行的布局方案进行确定;为获得收敛性、分布性良好的多目标布局结果,采用Pareto思想、NSGA-Ⅱ拥挤距离机制筛选外部档案中的非劣解。应用所提算法求解不同规模多行设备布局问题测试算例,比较分析3种差分进化模式对所提方法在求解质量和求解效率方面的影响。最后,将所提模型和求解方法应用至两个布局实例中,不同算法的对比试验表明了所提方法的有效性、优越性。     

利用可行域的矩形布局求解方法

针对矩形布局求解问题,研究和分析矩形在布局空间中的可行域,提出一种以矩形可行域为依据的布局求解方法,其内容包括矩形可行域的确定、布局空间的分割和确定以及布局子空间的选择等算法。算例表明,该方法可以获得良好的布局方案,是一种行之有效的布局求解方法,具有广泛的实用性。     

基于表面网格离散化与遗传算法的复杂工件装夹布局规划方法

装夹是工件加工过程中首先面临的问题,而稳定装夹则是保证工件加工质量与生产安全的必要条件。为此系统地提出了基于稳定性指标与稳定量度的工件装夹布局优化模型及其遗传算法求解技术。根据静力平衡条件与线性规划技术,提出装夹稳定性的判断依据及其解算方法,实现装夹时工件"稳不稳"的定量描述;依据力的超椭球方程,将超椭球体积定义为装夹稳定量度,用以描述工件装夹稳定时"有多稳"的问题;引入离散化思想,构建了以使装夹稳定量度达到最大为目标的复杂工件装夹布局规划模型,根据每一代的装夹稳定性,定义个体的适应度评价函数,提出装夹布局规划模型的遗传算法求解技术。提出的基于稳定性指标与稳定量度的装夹布局规划方法,由于只涉及接触点的坐标及其法矢量信息,不仅适用于具有复杂表面的工件,而且能够避免工件处于非稳定状态下优化模型的求解过程,提高了计算效率,为复杂工件装夹布局方案的合理设计提供了基础理论。     

基于约束规划建模求解岸桥调度问题

为求解大规模集装箱码头岸桥调度问题,提出一个基于约束规划并考虑岸桥冲突、安全间距、就绪时间以及任务优先关系等因素的岸桥调度约束规划模型.利用基准测试数据进行实验测试,与现有启发式算法的求解结果进行比较,结果显示约束规划求解结果具有求解质量好、求解速度快的特性,特别是针对大规模实例的求解效率优势较明显.     

考虑工件释放时间和柔性维护的单机调度问题

针对晶圆制造过程中考虑清洗维护的生产调度联合优化问题，以最小化最大完工时间为求解目标，优化工件加工顺序及维护活动执行时间。证明了该问题为NP难的，建立了问题的整数规划模型并进行线性化。结合机器役龄约束下的成批调度问题特征，证明了解的性质，并设计ERD-LPT-BFLD启发式算法对问题进行求解。构建了考虑工件释放时间及清洁活动约束的下界算法。通过不同规模算例仿真实验，将所提启发式算法与CPLEX及下界算法求解结果进行比较，验证了所提算法的有效性。