汽车装配车间生产计划与调度的同时优化方法

文中提出三种新方法来解决汽车装配车间生产计划与调度的同时优化问题.首先将汽 车装配线简化为一个Flow shop问题,并建立其混合整数规划模型,以求得使各装配工位的准 备成本和空闲时间尽可能少并尽可能满足产品需求的粗生产计划.然后在粗生产计划的基础上 考虑装配线的细节,用Tabu搜索法与快速调度仿真相结合的三种不同启发式算法使生产计划 与调度同时得到优化,并给出了三种算法的复杂性.大量算例的比较研究表明了这些算法的有 效性和适用性.     

汽车同步装配线生产计划与调度集成优化汽车同步装配线生产计划与调度集成优化

为克服传统的"自顶向下"方式下生产计划与调度不协调的缺陷,针对汽车同步装配线,构造了生产计划与调度集成优化混合整数规划模型,并采用拉格朗日松弛法将其分解为批量计划及调度等子问题.将调度子问题转化为与时间相关的旅行商问题,并采用dynasearch算法求解.对于拉格朗日对偶问题,采用均衡方向策略法求解.仿真实验结果验证了模型及算法的有效性.     

装配线物料搬运的拉格朗日松弛算法

为提高汽车制造企业混流装配线的运行效益,提出了基于看板模型的多封闭循环路径多载量小车物料配送调度方法—–装配线物料配送调度的拉格朗日松弛算法.首先对问题域进行了描述并做出了具体假设,以最小化配送系统总成本为目标,建立了混合整数规划模型.在此基础上,针对该模型提出了两种算法—–次梯度和随机步长拉格朗日松弛算法,将松弛问题分解为两个决策子问题分别进行求解.仿真实验表明提出的两种调度算法均适用于该研究问题域,并在求解时间及稳定性上表现出良好的性能.     

免疫克隆选择算法求解柔性生产调度问题

为减少计算复杂度,将具有解决复杂组合优化问题的免疫克隆选择算法应用于求解柔性生产调度问题.首先设计一种有效的抗原和抗体的数据结构,用抗原表示待调度的生产计划,抗体表示高效的柔性生产调度结果;然后着重设计了用于产生高效的柔性生产调度结果的克隆免疫算子;最后运用该模型对一个实际生产系统进行仿真调度决策,实验评估结果验证了算法的正确性和有效性.     

面向航空发动机装配线的知识化制造系统重调度和自重构

为了解决航空发动机装配过程中存在的不确定返工问题,建立了面向航空发动机装配线的知识化制造系统(knowledgeable manufacturing system,KMS)重调度和班组自重构优化模型,提出装配线重调度及自重构集成优化算法.在算法调度层,证明了以加权完工成本为优化目标的工序排序性质,并对工序进行初始排序.定义了3种邻域结构,用变邻域搜索(variable neighborhood search,VNS)对工序在并行装配组上的指派问题和调度问题进行优化.在重构层,在不违背装配组装配技能约束的前提下利用装配线负载平衡原则对装配班组进行配置,并采用禁忌搜索(tabu search,TS)对班组配置进行优化.仿真实验结果表明了模型与算法的有效性.     

基于改进烟花算法的随机装配线混流调度

针对随机装配线混流调度问题,分析作业时间随机波动对调度优化目标的影响,提出描述随机作业时间下工位闲置时间和超载时间有效数学期望的概念,并基于此构建以工位负荷均衡指数为优化目标的随机作业时间条件下的装配线混流调度优化模型.在标准烟花算法中引入精英策略、变邻域搜索等技术,设计一种改进烟花算法对模型进行求解,并结合测试算例和生产实例对随机装配线混流调度模型及求解算法进行验证,求解结果表明了模型和算法的有效性.     

汽车冲压车间生产调度仿真系统的设计

生产调度是冲压车间生产管理的基本内容,通过仿真方法可以优化生产调度,提高生产线的利用率.通过分析某汽车制造企业冲压生产线的工艺流程和调度要求,提出了有关合理假设,以最大化节约时间成本为指导思想,建立了汽车冲压车间生产调度仿真模型.在仿真算法设计原则基础上,详细说明了算法的执行流程.最后简单介绍了系统的功能,并给出一个生产调度实例.实例结果表明该系统能获得合理的调度方案,适用于企业冲压生产线的调度问题.     

汽车装配车间生产计划调度系统的设计与开发

论述了汽车装配车间在企业顺利生产中的重要性,建立了车间生产计划与调度的同时优化模型.基于免疫算法.以概率1收敛的特点,选用免疫算法并将之进行适当组合得到交替式免疫算法来对该模型进行求解,以达到计划和调度同时优化的目的.在进行理论研究的基础上,根据南京某汽车厂的实际需求设计出了生产计划与调度系统方案,并使用组件化技术,开发出了基于.NET平台和B/S模式的汽车装配车间生产计划与调度系统,最终满足实际生产要求,达到了高效信息管理的目标.     

基于混合粒子群算法的航空零件生产车间柔性调度研究

航空零件生产车间调度具有目标多样性和不确定性问题,普通方法难以求得最佳调度顺序。针对这个问题,采用了混合粒子群算法优化加工工序。该算法通过个体交叉,变异的方法来反复迭代寻优,从而得到更好的零件加工工序。通过仿真实验验证了该算法的有效性,从而为航空零件加工车间调度优化提供了一种新的思路。     

应用离散事件系统控制理论求解生产调度的新方法

众所周知, 生产调度问题属组合优化问题, 一般来说不存在求得精确最优解的多项式算法. 因此, 对于大规 模调度问题, 人们应用启发式算法和元启发式算法以企求得满意解. 在实际的应用中, 许多工业过程需要满足严格 的工艺约束. 对于这类过程的调度问题, 很难应用启发式算法和元启发式算法, 因为这些方法难于保证所求得调度 的可行性. 为了解决这一问题, 本文以半导体芯片制造中组合设备的调度问题作为例子, 介绍了一种基于离散事件 系统控制理论的生产调度新方法. 利用Petri网建模, 任何违反约束的状态均被描述为非法状态, 而使非法状态出现 的调度则是不可行调度. 通过可行调度的存在性分析, 该方法获得可行解空间并将调度问题转化为连续优化问题, 从而可以有效求解. 并且指出, 该方法可以应用于其他应用领域.