基于事件树的可视化实时动态原油混输调度系统

为解决现有的方法普遍存在的建模过程复杂,模型修改和维护困难等缺点,本文开发了图形化原油混输调度系统.该系统在解决了基于事件树的建模和求解算法的基础上,使原油混输调度模型与可视、直观的图形界面实现相互映射.在图形化界面上绘制原油混输调度的流程图,通过流程图上功能键的操作,可快速获得最优调度方案.调度结果可直接在界面上以数字形式显示,也可以通过甘特图、文本文件及实时动态模拟显示出来.模型的修改和维护都比较简单,实例表明,该系统可以简单快捷的对原油混输调度问题进行建模和求解.     

基于异步时间段的原油混输调度连续时间建模研究

采用严格的数学规划方法对沿海炼厂的原油混输调度问题进行了建模和求解,提出了一个基于异步时间段的连续时间混合整数非线性规划(MINLP)数学模型。该模型具有整型变量少,求解快的优点。采用求解一系列MILP来近似求解非凸的MINLP,避免了原油混输MILP模型产生的浓度不一致问题。文中采用提出的新模型和算法对文献中的9个实例进行了计算,相同计算条件的4个实例比离散时间模型效率提高86％-1011％。     

基于分段线性的原油混输调度全局优化算法研究

随着激烈的市场竞争,原油混输调度问题成为炼油企业提高核心竞争力的重要环节。有效的原油混输调度策略能够在保证成品油质量的同时,快速响应市场竞争,节约成本,提高收益。本文使用了混合整数非线性规划(MINLP)模型来描述原油混输调度问题,并且对模型进行了与实际操作更为相符的改进,提出了基于分段线性化的求解非凸混合整数非线性规划问题的算法。将非凸的双线性项进行分段线性化可以使非凸的混合整数非线性规划模型近似等价为1个凸的混合整数二次规划(MIQCP)模型,通过使用凸二次规划基于的分支定界算法得到调度问题的近似全局最优解,实现原油混输调度中从港口油轮,到输油管道或存储罐,最后到达分离单元过程的卸载、存储等过程的优化操作。本文通过6个实例验证了文中改进的模型和提出的算法的有效性。结果表明,本文改进的模型和提出的算法可以获得原油混输调度问题的有效调度方案,解决分离单元(CDU)上料不连续、罐内与上料浓度不一致的问题,而且本算法求得的近似全局最优解可以保证在12%的范围内。     

约束规划方法在原油混输调度中的应用

应用约束规划方法建立炼厂原油混输模型,并通过搜索求解获得可操作的调度方案。约束规划允许以逻辑约束表达混输过程中的操作规则,使模型简洁直观,而对整型变量及非线性约束不敏感,则降低了模型的求解难度。选取了一个时间跨度为300小时实际调度问题作为案例,模型中包含约8000个变量和14000条约束,在普通PC机上计算求解,能够在30秒内获得调度方案,方案具有可操作性且优于人工方案,表明以约束规划方法解决原油混输调度问题是可行的。     

约束规划在原油调度中应用的探索

针对数学规划方法应用在原油调度中对非线性约束和连续变量处理的局限性,通过分析约束规划方法解决问题的原理、建模方式和搜索机制,指出了应用约束规划方法解决原油调度问题的可能性和优势;并针对实际问题,分别应用两种方法进行建模、求解．通过对结果的分析得出,约束规划方法建模简单,可直接处理非线性问题,对连续变量和整型变量都可以很快求得可行解。     

Petri网与优化算法结合求解FMS调度研究综述

Petri网是基于图形的强有力的建模工具,被用于柔性制造系统调度问题的研究,然而,搜索整个可达树寻找最优调度方案是一个指数倍复杂的问题,由此人们想到利用人工智能算法搜索可达树的一部分获得近优解。该方法被认为是求解调度问题的极具前途的解决方案。从上世纪90年代初期以来,人们对此作了一些卓有成效的研究,对这些研究进行归纳总结,为采用该方法求解调度优化问题的研究提供参考。     

考虑石脑油两种用途的原油混输调度模型

针对炼厂石脑油用于催化重整和乙烯生产两种用途的原油混输调度问题建立数学模型，把重整过程和乙烯生产对石脑油芳烃潜含量的不同要求用线性规划的方法实现，以原油混输调度中对不同类的原油根据需要分别输送和储存，为常减压装置准备好“重整石脑油方案”和“乙烯石脑油方案”的原料，真正符合“宜芳则芳”、“宜烯则烯”的调度原则。建模中应用了MILP(混合整数线性规划)技术和多周期技术，并给出一个应用在6种不同的国外原油及6个生产调度周期的应用实例，考虑了原油从装置罐到厂区罐的一次混输调度，尽量保证管道和厂区罐调度周期末原油质量合格。     

基于多种群协作混沌智能算法的舰载机出动调度

为了提高舰载机的出动效率,有必要对舰载机出动调度问题进行研究,为此提出了利用多种群协作混沌智能算法求解舰载机出动调度问题.首先对舰载机出动调度问题进行数学建模,将其转换为带有约束条件的多目标函数求最优解的问题;其次建立舰载机出动调度所需基础模型,以库兹涅佐夫号航母某一典型的出动任务为例,分别利用以融合多种群和混沌局部搜索后所改进的粒子群算法(HPSO)及普通粒子群算法(PSO)为核心的方法对该调度问题进行求解;最后进行了仿真实验,结果表明,HPSO算法在收敛性、平稳性及所求解结果质量等方面都优于PSO,其求解时间和所求解结果也基本满足实际使用的需要.因此,可以利用HPSO算法对舰载机出动调度问题进行求解.     

应用于生产调度问题中的约束规划计算技术

从问题建模和求解技术两个方面介绍了应用于生产调度问题中的新兴技术——约束规划,同时将该技术与数学规划技术作了比较,并应用平行机调度问题进行实例验证.     

基于人工鱼群算法的混杂FMS优化调度

针对已有的调度方法难以找到混杂柔性制造系统调度全局最优解的问题,根据一阶混杂Petri网模型提出了一种基于人工鱼群算法的混杂柔性制造系统调度方法.利用混杂Petri网不变行为状态序列与时间序列的对应关系把寻找最优解转换成寻找最优时间序列.首先给出了合法时间序列的定义及其基于人工鱼群算法的判定方法;然后给出了最优时间序列求解的人工鱼群算法,同时提出基于最优解视野变异的人工鱼群算法以解决多次优化过程中只会得到某个局部最优解的问题.最后基于这些算法给出混杂柔性制造系统的最优调度求解方法.实验结果表明所提出方法正确有效.     

用于炼油厂原油库存调度的混合模拟退火算法

现有的数学规划法在解决原油库存调度优化问题时存在着组合爆炸的问题,是阻碍调度优化实用化的主要原因。由于实践中往往只要求快速地获得一个较好解,因此作为启发式算法之一的模拟退火法,在解决调度问题的实用化方面具有很大的优越性。但由于模拟退火法较适于处理无约束的整数规划问题,而在原油库存调度优化模型中却存在着大量的实数约束,所以在其中直接应用模拟退火法比较困难。该文将模拟退火法与线性规划法相结合,以前者调动后者,后者为前者提供可行解判据,构成了一种优化混合算法。在将混合算法应用于原油库存调度问题时,该文采用了特定的编码方式,使各控制变量在随机变化时尽量满足相关的约束条件,从而避免了许多无效解的产生。实例计算结果表明,同传统的混合整数线性规划方法相比,这种混合算法可以快速地给出优化解,其优化值与全局最优值差别不大,表明混合算法可以更好地解决实际原油调度问题。     

Network modeling and evolutionary optimization for scheduling in manufacturing

Scheduling is one of the most important fields in Advanced Planning and Scheduling or a manufacturing optimization. In this paper, we propose a network modeling technique to formulate the complex scheduling problems in manufacturing, and focus on how to model the scheduling problems to mathematical formulation. We propose a multi-section evolutionary algorithm for the scheduling models formulated by network modeling. Through a combination of the network modeling and this multi-section evolutionary algorithm, we can implement the auto-scheduling in the manufacturing system. The effectiveness and efficiency of proposed approach are investigated with various scales of scheduling problems by comparing with recent related researches. Lastly, we introduced service-oriented evolutionary computation architecture software. It help improved the evolutionary computation??s availability in the variable practical scheduling in manufacturing.     

嵌入式系统的低功耗调度算法研究

嵌入式系统的低功耗调度算法是嵌入式低功耗技术研究的重要研究方向,文中研究了一种任务间存在依赖关系的嵌入式系统的低功耗调度算法,建立了该低功耗调度算法的数学模型,由于模型的求解复杂性,结合嵌入式系统低功耗调度流程,通过一种比较简单的分步式思想,方便地求解了该低功耗调度算法的数学模型;建立了一个有6个任务的有依赖关系的任务集,通过该调度算法,对该任务集进行了调度,调度后的算法与调度前的算法对比降低的该任务集的能耗;最后用VC编程语言编程仿真验证了该低功耗调度算法的低功耗特性.     

流程工业计划调度技术研究与发展分析

计划调度系统是企业生产活动的组织和管理中心,是提高企业综合效益的有效途径,该文分析了流程工业计划调度系统特征,全面深入地研究了生产计划与调度问题的模型框架及求解技术,并针对目前流程工业计划调度研究中存在的问题,从系统结构、建模优化、智能求解等方面提出了流程企业计划调度技术的发展趋势,为流程企业的生产优化组织与运作提供了方法论的指导。     

An effective L-MONG algorithm for solving multi-objective flow-shop inverse scheduling problems

Generally, in handling traditional scheduling problems, ideal manufacturing system environments are assumed before determining effective scheduling. Unfortunately, “ideal environments” are not always possible. Real systems often encounter some uncertainties which will change the status of manufacturing systems. These may cause the original schedule to no longer to be optimal or even feasible. Traditional scheduling methods are not effective in coping with these cases. Therefore, a new scheduling strategy called “inverse scheduling” has been proposed to handle these problems. To the best of our knowledge, this research is the first to provide a comprehensive mathematical model for multi-objective permutation flow-shop inverse scheduling problem (PFISP). In this paper, first, a PFISP mathematical model is devised and an effective hybrid multi-objective evolutionary algorithm is proposed to handle uncertain processing parameters (uncertainties) and multiple objectives at the same time. In the proposed algorithm, we take an insert method NEH-based (Nawaz–Enscore–Ham) as a local improving procedure and propose several adaptations including efficient initialization, decimal system encoding, elitism and population diversity. Finally, 119 public problem instances with different scales and statistical performance comparisons are provided for the proposed algorithm. The results show that the proposed algorithm performs better than the traditional multi-objective evolution algorithm (MOEA) in terms of searching quality, diversity level and efficiency. This paper is the first to propose a mathematical model and develop a hybrid MOEA algorithm to solve PFISP in inverse scheduling domain.     

基于序优化的原油调合调度问题中掺炼序列评价的分布研究

对于加工多种原油的炼油厂,原油调合调度可以改善进料原油性质,它对保证后续生产装置的平稳操作、先进控制的实施以及生产计划的完成具有重要意义.基于实际生产背景和需求,文献[4-5]提出了原油调合调度模型以及基于2层优化结构和序优化的求解方案.该方案中,原油掺炼序列和流量的混合优化问题转化为掺炼序列的采样和评价问题,它们分别涉及到算法的广度搜索和深度搜索,如何处理二者之间的平衡关系对于合理利用计算量并进一步提高算法效率具有重要意义.因此,作为衡量搜索深度和搜索广度的基础,本文对掺炼序列评价的分布规律进行了研究.在首先分析比较了仿真优化中参数评价与原油调合调度优化中序列评价的异同之后,本文通过蒙特卡洛仿真法统计分析了原油掺炼序列评价的分布变化规律,并利用威布尔分布对其进行了拟合.文章最后展示了基于威布尔分布描述的2个掺炼序列的评价比较,同时指出威布尔分布的参数拟合问题是接下来研究的重点.     

基于数据的生产过程调度方法研究综述

生产过程调度是自动化、工业工程和管理工程等领域的热点研究方向. 迄今, 在生产过程调度方法研究上已取得很多成果, 其主要涉及生产过程调度问题建模和优化方法. 本文在对常用生产过程调度方法的国内外研究状况进行简要综述的基础上, 主要针对复杂生产过程调度问题, 论述了基于数据的生产过程调度方法的研究背景、涵义和研究现状.     

多任务多资源优化调度的病毒遗传算法

在分析多任务并行执行时资源分配研究现状的基础上,针对企业多任务管理中各种可供使用的资源有限性这一问题,对资源限制下多任务调度的过程进行了数学描述,建立了多任务多资源调度的数学模型。最后采用病毒遗传算法对多任务多资源分配调度问题进行求解。结果证明,算法在求解并行多任务多资源调配问题上,能较快得到一个较优的工程解。