柔性作业车间鲁棒调度与预防性维护集成优化

对柔性作业车间生产过程中预防性维护难以有效避免机器故障的发生,并且还存在各种无法预测的随机事件的问题进行了研究。为了有效应对这种情况,提出了多目标柔性作业车间鲁棒性调度与预防性维护的集成优化模型和在空闲时间进行预防性维护的策略,同时优化加工周期、机器可用性和调度方案的鲁棒性。应用多目标遗传算法NRGA对模型求解,并针对柔性作业车间调度问题的特点,采用三层编码方法。采用有效的交叉和变异操作避免产生非法解。最后通过模拟随机事件的发生进行仿真实验,结果表明提出的模型、维护策略和求解算法能够有效地提高生产效率、维护机器可用性、避免实际调度性能的恶化。     

面向柔性作业车间的动态调整权重启发式算法

针对柔性作业车间绿色生产以及生产均衡性问题,提出一种面向柔性作业车间绿色生产的动态调整权重启发式算法。首先,根据柔性作业车间生产特点构建时间、能耗节能调度优化模型,基于调度模型提出综合优先规则,依据此规则对调度优先级进行干预,实现设备与工序的分层优化,获得高效、低耗的生产方案。在每一次迭代寻优过程中,通过缩短时间、能耗指标值与平均聚集距离的偏差率动态调整指标权重系数,保证时间、能耗选择的均衡性,避免优化过程陷入局部收敛,同时指导下一阶段的选择。最后,通过案例分析对比不同算法的优化结果,验证算法的有效性及准确性,为柔性作业车间生产提供指导。     

基于离散多元宇宙算法的柔性作业车间调度北大核心

针对柔性作业车间调度问题计算复杂度高,求解困难的难题,提出了一种离散多元宇宙优化算法。首先,建立起以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度模型,使用两段式整数编码和贪婪插入解码建立算法与调度问题之间的联系;其次,设计宇宙种群初始化方法,以确保初始调度解的质量和多样性;然后,在基本多元宇宙算法的基础上,设计新的白洞选择,黑洞白洞传输和向最优宇宙移动机制,提高了算法求解柔性作业车间调度问题的性能。通过基准算例与其他智能算法比较,实验表明,所提算法可以有效的求解柔性作业车间调度问题。     

基于双层编码的柔性作业车间分批调度研究

针对柔性作业车间分批调度问题,提出一种基于双层编码的柔性分批调度算法。算法采用批量分割和工序调度相结合的双层编码方式,可同时对工件的批量分割和工序调度进行优化;并针对等量分批规则缺乏柔性的问题,提出一种FR柔性分批方法,使工件的批量分割可得到柔性调节。此外,该算法也考虑了生产车间的上期遗留任务问题。通过实例仿真分析,验证了该分批方法可有效减小子批数量,并明显缩短生产周期,同时也证明了该算法的有效性和可行性。     

基于混合遗传算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进的遗传算法,该算法考虑车间生产实际,使交货期短、成本降低、生产效率提高、资源利用率提高等建立多目标优化模型。对传统遗传算法进行一系列改进,在遗传算法的基础上,改进编码方式和遗传算子,结合精英保留策略和小生境技术,使算法的收敛性和多样性进一步优化,采用权重系数变化法计算染色体的适应度。仿真分析表明,提出改进后的混合遗传算法能有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题。     

柔性作业车间调度问题研究现状及发展趋势

文章描述了柔性作业车间调度问题,并根据目标、约束、批量等不同的分类标准对其进行了分类,总结了柔性作业车间调度问题建模方法及优化算法的研究现状,最后通过现存问题的分析探讨了发展趋势.     

柔性作业车间多目标调度约束条件研究

目前中国95%的制造业都为小批量多品种柔性作业企业,传统单目标车间调度模型已不能满足企业调度要求。同时实际企业生产多为"部分柔性"生产,但目前对于柔性车间调度问题的研究大都针对于"完全柔性"车间,对"部分柔性"车间涉及较少。首先分析了经典作业问题,然后结合实际"部分柔性"生产的资源约束以及顺序约束,并引入最小提前拖后惩罚目标,建立多目标部分柔性作业调度模型,同时构建了针对"部分柔性"的约束函数。     

改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题研究北大核心

为提高传统蚁群算法求解柔性作业车间调度问题的效率,提出了一种改进蚁群算法。首先,均匀分布蚂蚁的初始位置;其次,多种方法结合进行机器选择,并按照改进的工序选择方式选择下一步即将遍历的工序;最后,采用带精英策略的蚁群算法结合最大最小蚂蚁系统的信息素更新方式,既赋予较优路径以额外的信息素,同时又对路径上的信息素进行限定、从而避免算法“早熟”,进而提高解的质量。通过三个柔性作业车间调度实例进行仿真分析和与其他算法的对比,结果表明改进蚁群算法在求解柔性作业车间调度问题具有较好的优化效果和求解效率。     

基于改进粒子群算法的离散制造车间柔性调度优化

针对离散制造生产过程信息复杂、生产计划与作业计划难以均衡等问题,以提高产品质量,降低企业生产成本为目标,建立了面向柔性制造系统的车间调度模型,并设计了一种改进粒子群算法进行离散制造车间柔性调度优化。改进算法惯性权重能够余弦自适应调节,学习因子能够基于惯性权重动态变化。仿真实验结果表明,改进粒子群算法具有较快的收敛速度以及全局寻优能力。柔性车间调度对于缩短产品生产周期,提高生产线的生产效率,降低生产成本,提高企业的经济效益具有重要意义。     

改进的初始种群的遗传算法在柔性车间调度中的应用

针对柔性作业车间调度中单纯的遗传算法容易陷入局部陷阱问题,结合柔性作业车间调度的特点,采用模拟退火算法融合遗传算法对调度领域进行了研究。应用模拟退火算法能跳出局部陷阱的能力及克服了遗传算法过早熟的现象,很大程度上降低算法的收敛速度,同时提高了全局的收敛性。基于Matlab2012b软件编程实现混合调度算法,文中仿真实例用混合调度算法,将结果与单纯的遗传算法得到的结果进行比较,证明了混合算法的优势。     

基于遗传算法的零件多工艺流程生产决策

针对具有多工艺流程的零件生产,提出采用遗传算法来解决车间生产的排产问题。以满足用户交货期等为约束,以生产成本最低为目标,建立多工艺流程零件排产的决策模型。采用遗传算法对调度求解空间中的加工路径在搜索规则的约束作用下进行遍历,最终寻找到能够满足要求的最优的调度方案。最后,用实例验证了该方法的可行性。     

基于免疫机制解决JSP调度问题算法研究

遗传算法的两个遗传算子都是随机、没有指导的搜索,容易产生超级抗体,引起早期收敛,本文针对这些问题提出了一种遗传算法框架下引入免疫机制来解决车间调度问题的新算法,该算法通过引进克隆选择、细胞超变异等机制构造免疫进化算法,克服了遗传算法中存在的缺陷.通过实例证明,本算法是解决JSP调度问题行之有效的方法.     

基于自适应遗传算法的模具制造动态调度研究

模具生产工艺复杂,生产过程动态多变,为有效求解模具制造动态调度问题,设计动态调度算法。文章首先建立简化模具企业车间作业调度问题模型,利用自适应遗传算法确定模具各工件各工序的加工方案。其次,考虑模具生产中的不确定因素,提出了局部更新和全局更新相结合的、基于滚动窗口技术的动态调度方法。最后,将算法用于求解实际模具企业车间作业调度问题,结果表明,该算法通用性强,可行性高。     

Review and classification of hybrid shop scheduling

Hybrid shop scheduling has gained popularity due to the rapid rise of market demand and development of production technology. It is a combination of more than one classical shop scheduling, such as flow shop scheduling, job shop scheduling, open shop scheduling, parallel machine scheduling, and multiprocessor task scheduling. In this paper, a classification of hybrid shop scheduling problem based on the criterion of machine environment is proposed. The problem is classified into hybrid shop scheduling with parallel machines, hybrid shop scheduling with multiprocessor task, and other hybrid shop scheduling such as the mixed shop scheduling. The citation analysis method is used to give a brief review of hybrid flow shop and job shop with parallel machines. At the same time, for hybrid shop scheduling with multiprocessor task and other hybrid shop scheduling, a detailed overview is given because of its relatively few researches. Finally, some research directions for the hybrid shop scheduling are also discussed.     

一种车间作业计划方法的研究

讨论了ＣＡＰＰ与车间作业计划集成的必要性，针对多品种小批量的单件生产车间提出基于多工艺方案的车间作业计划方法。在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统。     

用蜂群算法实现动态作业车间调度

目前多数作业车间调度算法考虑的是静态调度,但在实际生产中车间总是处于动态变化中.文章研究利用蜂群与环境交互的模型来进行动态调度,提出了有关的算法,仿真实验结果表明这种方法适用于多批次以及各批次工件到达时间不定的情况下的作业车间调度.     

改进GWO算法求解柔性作业车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,设计一种改进的邻域搜索灰狼算法。设计一种适于灰狼算法的基于工序和机器的双层编码方案,改进种群初始化策略、灰狼变异操作以及种群更新机制;通过两点交叉操作、插入操作以及PR操作,得到GWO算法的全局搜索邻域,提出设计禁忌搜索邻域以增强GWO算法的局部开发能力。最后将所提算法在已知算例上进行仿真实验,并与其他算法进行对比。实验结果验证了改进GWO算法具有一定的优越性。     

多模式下模具柔性作业车间调度问题研究

针对模具柔性作业车间优化调度问题,考虑了多模式对任务工期的影响,构建了以提前/拖期惩罚代价最小为目标函数的优化模型,提出了一种混合蚁群算法对问题进行求解,利用蚁群算法确定模具零件各道工序的加工中心和加工模式,由模具部件优先级确定各个加工中心上相应模具零件加工的先后顺序,最后通过算例说明算法的有效性。     

非连续生产的车间作业计划方法研究

为解决研制生产和批量生产混合共线生产方式下制定车间作业计划困难的问题，分析了该类车间生产的特点，找到制约车间生产能力提高的关键因素；提出了一个解决该类问题的数学模型，并对求解该模型的启发式算法进行了详细描述，最后通过实例验证了算法的有效性。