一种基于S-粗集的滚动工件调度

提出了一种基于S-粗集理论工件滚动调度策略，基于S-粗集理论的动态迁移特性和副集特性，研究了它在动态环境下滚动调度中的应用，算例研究表明在有调度急加工工件、工件完成期改变和新加工工件到来等情况下，该方法是行之有效的，不仅能适应加工环境的动态变化，获得满意的调度结果，而且减少了调度问题求解的规模。     

基于加工单元的制造车间的生产调度研究

针对基于加工单元的制造车间的生产调度问题进行了研究．采用多智能体技术建立基于加工单元的制造车间的调度系统结构,系统由3类智能体构成：管理智能体、任务智能体、加工单元智能体．各智能体通过相互协商、通讯来完成工件加工路径的确定,智能体之间的通讯是采用OMG的CORBA技术实现的．采用遗传算法来确定工件的开工次序及开工时间．系统还对设备故障、急件插入等异常事件给出了处理方案．所开发系统可以解决基于加工单元的制造车间的动态调度问题,能产生任务的最佳调度方案．最后给出了一个调度算例．     

基于GASA的柔性作业车间动态调度研究

针对柔性作业车间调度在机器故障扰动情况下的动态性及工件交货期模糊的情况,研究采用基于事件与周期混合驱动的滚动窗口再调度策略,并运用线性加权和的方法,以最大完工时间最小、能耗最小、客户满意度最大为目标,建立多目标柔性作业车间动态调度模型,并设计了遗传算法与模拟退火算法结合的GASA算法。将算例仿真结果与遗传算法取得的结果进行对比,验证算法的有效性。     

钢铁生产中管坯加热的单机连续型批调度策略研究

连续型批处理机调度问题是从钢铁生产线提炼出来的一种新型的批调度模型,该调度模型中,批的加工时间取决于该批的大小、批中工件的最大加工时间及机器的容量。研究目标函数为最小加权总完工时间的单机连续型批调度问题,分析最优解的性质,讨论最优的批内、批间序及分批策略,给出工件权值与加工时间逆序情况下的动态规划算法。     

基于关键机器的无等待流程车间调度问题启发式算法

No-wait流程车间调度问题的特性是工件加工一旦开始,必须连续进行,不允许工件完成某一加工工序后在机器上滞留等待.文章针对目标函数为Makespan的No-wait流程车间调度问题,从对目标函数结构的分析入手,提出一种基于关键机器的初始排序策略和插入方法的启发式算法.通过与文献中已有的3种启发式算法的比较,在对大量典型算例的实验后验证了提出算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的智能调度系统设计与开发

蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并行性等特点.在研究柔性作业车间调度的基础上,针对企业实际生产情况,将改进蚁群算法应用于求解实际生产调度问题.笔者介绍了智能调度系统的需求分析、系统设计和主要功能模块的实现.系统实现时采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,同时对蚁群算法做出适当改进,添加机器选择策略,在搜索解路径的过程中,首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工,然后确定加工哪个工件.开发的智能调度系统能完成企业的动态柔性调度,能较好的解决机器变化和订单变化引起的重调度问题,提高企业生产效率.     

基于遗传算法改进的动态车间调度

由于经典的车间调度方法大都将生产系统中各种加工参数看作确定性的精确值,且将生产系统当作一个静态的系统,忽略了实际加工过程中的各种突发状况.因此从动态生产环境下生产运作和管理的实际需求出发,考虑到生产过程中的加工参数非确定性精确值、动态扰动等因素的影响,基于改进遗传算法开展了动态生产环境下的作业车间调度问题的研究工作.将模糊化参数引入调度模型,通过改进来避免一般遗传算法收敛过快的问题,从而寻求到动态车间调度的最优解.     

基于物理学的铣削过程仿真关键技术

为了预测零件加工变形，基于铣削加工有限元理论，构建了基于物理学的铣削加工过程仿真环境，研究了刀位轨迹离散、材料去除、网格自适应生成及动态网格数据维护等关键技术的处理.针对刀具的每次进给运动，系统自动检测刀具和工件毛坯网格相交的区域，通过网格自适应求精、粗化和删除以及有限元分析计算，模拟真实的铣削加工过程.该仿真环境可综合考虑加工参数、刀具路径等因素对零件加工变形的影响，优化加工工艺，保证加工精度.     

基于变精度粗集的生产调度规则获取

由于规则调度简单、实用,而被管理和工程技术人员广泛使用.规则调度所面临的问题是如何快速获取有效的调度规则以建立起专家系统知识库.把变精度粗集应用于生产调度中,在历史调度数据中发现成功的调度规则解决了生产调度中的规则获取难题.对调度中存在的多决策属性并存的决策表分解问题,提出了有因果关系决策属性的决策表分解方法,描述了基于粗集的生产调度规则获取过程及其应用实例     

基于变精度粗集的生产调度规则获取

由于规则调度简单、实用，而被管理和工程技术人员广泛使用．规则调度所面临的问题是如何快速获取有效的调度规则以建立起专家系统知识库．把变精度粗集应用于生产调度中，在历史调度数据中发现成功的调度规则解决了生产调度中的规则获取难题．对调度中存在的多决策属性并存的决策表分解问题，提出了有因果关系决策属性的决策表分解方法，描述了基于粗集的生产调度规则获取过程及其应用实例．     

Dynamic Scheduling of Flexible Job Shops

Aim of this research is to minimize makespan in the flexible job shop environment by the use of genetic algorithms and scheduling rules. Software is developed using genetic algorithms and scheduling rules based on certain constraints such as non-preemption of jobs, recirculation, set up times, non-breakdown of machines etc. Purpose of the software is to develop a schedule for flexible job shop environment, which is a special case of job shop scheduling problem. Scheduling algorithm used in the software is verified and tested by using MT10 as benchmark problem, presented in the flexible job shop environment at the end. LEKIN software results are also compared with results of the developed software by the use of MT10 benchmark problem to show that the latter is a practical software and can be used successfully at BIT Training Workshop.     

不误工工件加工时间之和最小的最优解

误工排序问题是经典排序论中最基本的问题之一。1968年Moore提出解决这个问题的算法,可以在时间O（nlogn）内得到最优解。误工问题推广到以下情况：或者某些工件必须不误工;或者工件的加工时间与工件的权有反向一致性;或者工件的加工时间与工件的权具有反向一致性,并且某些工件必须不误工等等。对于这些误工问题及其推广问题提出了多项式时间算法,证明了算法的最优性,并且证明了算法得到的最优解是所有最优解中不误工工件加工时间之和是最小的。     

网络运维中现场作业任务调度的研究

针对网络运维现场作业调度中大量作业任务请求时效率低下、作业任务有所改变时无法自行调整等问题,提出基于改进遗传算法的网络运维中现场作业调度算法.该算法基于作业任务-资源的间接编码方式,结合网络运维中现场作业资源调度的特点,通过对每个维护人员设置作业任务数量的上限,避免某个维护人员负担任务数量过多,有利于提高服务质量以及资源的利用率.经过仿真实验,结果表明使用遗传算法可有效解决网络运维中资源调度问题.     

工业生产中一个带有拒绝费用的工件排序问题研究

在工业生产中,生产决策者为了获得最大利润,可能接收一个工件,也可能拒绝一个工件.为了解决哪些工件应该被接收,哪些工件应该被拒绝问题,本文研究了工业生产中一个带有拒绝费用的工件排序问题,对该问题设计了一个动态规划算法.     

基于资源可用门限的分布式作业调度

在研究现有分布式调度模式的基础上,提出了基于资源可用门限的分布式调度模式。该模式综合资源性能和负载情况,准确反映站点的当前使用状态,根据资源可用门限为作业请求选择局部站点。评估结果表明,与现有分布式模式相比,该模式降低了平均作业等待时间和平均作业响应时间,具有更好的调度性能,因此是一种高效的分布式调度模式。     

时间槽在印染车间调度中的应用

面向作业调度在当今实际生产企业作业车间调度中得到普遍的应用,其基本思想是将作业一个个地安排到工作机器上。该文介绍了一种印染行业的作业车间调度模型及其处理过程,并给出了基于时间槽的求解算法。该算法通过将指定工序的可行调度起始和结束时间以逆排方式安排到有限能力的工作机器上以达到最大接近交货期的目的,通过对每一机器有效时间槽的操作来减少在每一机器上可行时间槽的搜索时间,从而提高了计算效率。     

柔性制造系统调度算法研究

针对混合流程调度的特性，研究了两台并行可替换机床的调度问题，在一个加工阶段内有两台机床并可相互替代加工，调度目标是使所有任务在这两台机床上的加工时间最短，这个问题已被证明为NP-hard问题。为此在分枝定界算法基础上提出了两个关于调度替换原则的推理，作为解决这类调度问题的基本原则。根据这两个推理给出了如何在这种混合流程调度中对任务排序及指定加工机庆的启发式调度算法，最后，通过仿真试验验证了该算法的有效性。     

加工时间可控的同时加工排序问题

同时加工排序和可控排序是两类很重要的现代排序模型,有着深刻的实际背景和广阔的应用前景,已经取得许多有意义的成果,然而,还没有看到把两者结合起来的研究。把这两类排序模型相结合,讨论加工时间可控的同时加工排序问题:工件可以有不同的加工时间,每个加工时间对应一个控制费用,所有工件在单台机器上平行同时加工,即同时加工的一批工件的加工时间等于这批工件中所有工件加工时间的最大者;分别使误工工件个数和最大延迟加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标。讨论了这两个问题的最优解的性质,并以此为基础提出了相应的动态规划算法。     

机群环境中一种基于工作流关系的作业调度算法

为了提高网格环境下的机群资源处理作业的能力,提出了一种用来解决工作流作业执行顺序的调度算法。该算法根据提交工作流作业时用户的身份,作业对时间的紧迫要求,以及工作流作业的各子作业之间的相互依赖关系,确定了工作流各子作业之间的调度顺序。通过使用该算法,可以使优先级高的作业得到优先运行,同时又能让若干无依赖关系的工作流作业并行运行。实验结果表明,该算法能够有效地解决工作流作业的调度问题,提高了系统的并行性,产生了良好的调度效果。