基于择时的二车间综合调度算法

针对现有二车间综合调度算法在处理具有相同设备资源的二车间综合调度问题时,注重工艺树的横向并行处理,忽略纵向串行工序之间的紧密度,将二车间均衡处理或减少工序迁移次数一并做为调度目标导致不必要时间开销的问题,提出了基于择时的二车间综合调度算法。同时,提出了工序序列排序策略,将加工工艺树划分为若干工序序列,并根据其路径长度确定调度次序;提出了二车间择时调度策略,为工序寻找加工开始时间和加工车间,生成使当前部分产品加工总用时最小的工序调度方案。若该方案不唯一,则选择在二车间中该工序加工结束时间最早的工序调度方案。所提算法既保证了并行工序的并行处理,又有效地提高了串行工序的紧密度,避免了无效工序迁移带来的时间开销。通过实例说明了所提算法的有效性。     

基于设备驱动和实质路径的动态并行综合柔性调度算法

针对静态重叠时间段在实际加工过程中并非一定重叠,导致工序并行处理效果不佳的问题,提出基于设备驱动和实质路径的复杂单产品动态并行综合柔性调度算法。该算法先按最短加工时间为工序选择计划加工设备,初步缩小工序加工设备的选择范围;再采用空闲设备驱动策略动态确定并行工序,对并行工序按提出的并行优化分配策略和最早加工结束策略确定并行加工设备。在采用并行优化分配策略时,运用实质短路径策略,避免了某空闲设备上存在多个只能串行加工的工序时,出现较长实质路径的情况。由于该算法在每一个设备驱动时刻,动态的分配可重叠加工的工序到不同的设备上同时加工,实现工序间实质性的并行处理。实例表明:该算法在不提高算法复杂度的前提下,不仅兼顾设备驱动策略和动态实质短路径策略的优点,而且提高了复杂单产品综合柔性调度设备利用率和并行处理率,缩短产品的完成时间。     

存在设备无关延迟约束的综合柔性调度算法

针对加工和装配综合的柔性调度中忽略工序间存在设备无关延迟约束导致调度结果不精确的问题,提出存在设备无关延迟约束的综合柔性调度算法。该算法通过将设备无关延迟时间转换为设备无关延迟工序,提出存在设备无关延迟约束的综合柔性调度工艺模型;通过将设备无关延迟约束工序转换为顺序约束工序的策略,将存在设备无关延迟约束的柔性加工问题转换为一般柔性加工问题;对一般柔性加工问题采用短用时策略和设备均衡策略确定标准工序的加工设备,将一般柔性加工问题简化为一般综合调度问题并用长路径优先策略调度;对于路径长度相等且在同一设备上加工的标准工序,提出调度前续短路径策略选择调度工序。实例表明,该算法通过考虑设备无关延迟约束时间使综合柔性调度的结果更精确并且能减少产品总的加工时间。     

基于设备空闲事件驱动的综合调度算法

针对基于拟关键路径法(Allied criticai path method,ACPM)的综合调度算法按路径长度确定工序的调度次序,形成工序组间的并行处理,使设备产生较多空闲时间的问题,提出基于设备空闲事件驱动的综合调度算法.该算法主要是根据空闲设备选择加工工序,思路是以每次工序加工结束作为一次设备空闲事件,驱动空闲设备进行一次可调度工序的寻找:如果可调度工序唯一,则调度此工序;如果可调度工序不唯一,选择父结点路径长的工序;如果父结点最长路径相同,选择用时短的工序.由于该算法在调度工序时不考虑工序序列且以设备空闲驱动,使得该算法按工序并行处理且能充分利用设备空闲时间,避免基于ACPM法产生较多设备空闲时间的问题.另外,由于该算法无需判断空闲时间段的大小、相同设备间的使用均衡和无需空闲设备频繁检测可调度工序,可节约大量的判断操作.实例表明所提出的算法不仅比系列ACPM法设备利用率都高,而且简便可行.     

2个加工时间不同工序组批的嵌套批综合调度算法

针对已有的批加工工序数为2的批综合调度算法,没有考虑组批工序不同和后续工序中存在组批工序的情况,不能适用于更复杂的批综合调度问题,提出求解2个加工时间不同工序组批的嵌套批综合调度算法。该算法根据批处理工序加工时间不同的特点,定义串行衔接时间和并行衔接时间;提出判断组批的余差比较策略;当可与等待工序一同批处理的工序不唯一时,采用组批前移最大化策略确定组批处理工序;当准备组批处理工序的后续工序中存在组批工序时,在余差比较策略中加入嵌套优化策略确定该工序是否组批;由于组批工序的后续工序较多且对调度结果影响较大,采用前续工序优先策略使组批工序尽早加工。理论分析和实例表明,提出的算法可解决2个加工时间不同工序组批的嵌套批综合调度问题。     

存在多设备工序的综合调度算法

针对工序集中存在需要多台设备协同完成加工的多设备工序的综合调度问题,提出一种把多设备工序设计成在多个相关设备上同时加工的多个虚拟工序的方法。该算法把产品加工树转化为多设备工序被设计成虚拟工序组的虚拟加工工艺树,为了优先调度虚拟工序组,将虚拟加工工艺树分解为以虚拟工序组为根结点的子树和剩余标准工序组成的子树,优先调度以虚拟工序组为根结点的子树;当以虚拟工序组为根结点的子树不唯一时,按子树上虚拟工序组个数多少确定子树的调度次序;对每个以虚拟工序组为根结点的子树,优先调度虚拟工序组个数较多的路径上工序;为了使相关虚拟工序同时开始加工,提出虚拟工序动态调整策略。理论分析和实例表明,所提出的调度算法能够较好地解决存在多设备工序的综合调度问题。     

基于邻域渲染的二车间综合调度算法

针对如何将复杂产品工序有效地分配到具有相同设备资源的两车间加工的问题,提出了基于邻域渲染的二车间综合调度算法。该算法为了实现产品加工尽早结束,提出关键设备均衡策略,将关键设备上的所有加工工序预先按并行加工时间最长方案均衡的分配到二车间;为了减少两车间之间的迁移次数,提出邻域渲染策略和同设备工序车间选择策略,通过计算未分配加工车间工序的邻域加工工序的渲染因子和影响因子确定其所在的加工车间;为了提高调度效率,采用动态关键路径策略和短用时策略确定工序调度次序,按序确定工序的加工车间和开始加工时间。分析和实例表明,所提出的算法产品加工时间较短、工序迁移次数较少且不增加算法复杂度。     

前移存在调整时间综合调度工序的算法

针对目前存在调整时间的综合调度算法只考虑快速插入调整时间实现调度方案,没有考虑调整时间会随工序次序改变影响调度结果的问题,提出通过改变工序调度次序前移存在调整时间综合调度工序的算法。该算法在保证相关工序不后移的条件下,通过改变相同加工设备上具有相同工艺紧后工序的工序调度次序,从而改变工序之间的调整时间,使调整工序最晚结束时间提前,使其工艺紧后工序开始时间有可能提前,从而实现提高设备利用率,提前产品最终完工时间。实例表明该算法可获得存在调整时间的综合调度问题的更优解。     

加工工序非紧密衔接的车间调度策略

针对以往车间调度算法忽略非紧密衔接工序调度,从而导致调度结果不精确这一情况,提出了一种考虑工序间空闲时间延迟约束的调度策略,即解决加工工序非紧密衔接调度问题的方法。该方法在对由延迟约束造成的工序非紧密衔接型调度问题进行定义和研究的基础上,提出了标准工序、延迟工序和扩展加工工艺树概念。设计了一种将延迟约束转换为顺序约束的转换策略,使得转换后的非紧密衔接工序变为虚拟紧密衔接工序,并可采用经典车间调度算法调度。实例验证表明,该调度策略可有效地解决非紧密衔接工序调度问题,可在不增加算法复杂度的情况下,得到更为实用的调度方案。     

存在预启动设备的综合调度算法

针对目前综合调度研究中没有考虑存在预启动设备的情况,忽略预启动时间对整体加工时间影响的问题,提出存在预启动设备的综合调度算法.该算法在预启动设备处于空闲状态时采用提出的预启动长路径优先策略,在预启动设备处于工作状态时采用提出的预启动短路径优先策略,以提高预启动设备的并行化和减少了设备的预启动次数;采用提出的调整序列确定策略,确定产生设备空闲时间段的工序为调整目标;采用提出的可调序列工序调整策略,对产生设备空闲的工序的前序工序按层序对其加工时间进行调整,以提高设备的利用率.实例说明提出的算法解决了存在预启动设备的综合调度问题,有一定理论和实际意义.     

柔性作业车间动态调度方法研究

针对一类复杂工序的柔性作业车间的动态调度问题,提出了一种基于工序树的调度方案及算法。调度算法中采用多叉树形式的工序树,工序树是一种适用于作业车间调度的柔性工艺规划描述方法,工序树经过泛化和变形可以涵盖多种具体的工序样式。调度算法通过通信网络实时地获取加工车间中设备的工作状态,结合加工任务中所有产品的状态变迁,依据由加工任务的约束条件预先确定的优先调度规则,动态地生成加工任务作业进程表。算法实例的结果验证了调度方案及算法的有效性。     

基于交货期紧迫度的综合调度算法

为解决开始时间与交货期都不相同的多品种小批量复杂产品综合调度问题,提出基于交货期紧迫度的综合调度算法。该算法根据产品加工的开始时间由前到后排序调度;当存在多产品开始时间相同时,根据产品优先加工的紧迫度,确定它们的调度次序;如果存在紧迫度相同的产品,将按交货期由早到晚排序调度;若交货期也相同,则将它们虚拟成一个产品统一调度;对被调度产品采用长路径策略和短用时策略确定其各工序的调度次序,并结合设备工序紧凑法确定工序的开始时间。该算法结合产品紧迫度和设备工序紧凑法的优点,使开始时间不同的多产品在尽量减少设备空闲时间的情况下,按交货期完工。理论分析和实例表明,该算法可在二次复杂度内给出较合理的综合调度方案。     

非紧密衔接工序动态车间调度算法

对于实际生产中经常出现的非紧密衔接工序调度问题,提出一种将非紧密衔接工序变为紧密衔接工序的转换策略,用该策略在对工序间延迟约束进一步研究的基础上,提出标准工序、延迟工序和扩展加工工艺树概念.通过对拟关键路径法和最佳适应调度法算法进一步完善,设计一种通过优先调度延迟工序,对标准工序分批采用拟关键路径法和最佳适应调度法,同时考虑关键设备上标准工序尽量紧凑的具有非紧密衔接工序的动态调度算法.实例验证表明,所提出的调度算法不仅能够较好地解决更具实际意义的动态非紧密衔接工序调度问题,而且能够扩展解决动态紧密衔接工序调度问题.     

多工艺路线的批量生产调度优化

以优化生产周期为目标,研究了多工艺路线的批量调度问题,提出了一种基于工序优先级的调度算法,并将该算法嵌入到遗传算法中,得到了全局优化的批量调度算法。遗传算法搜索最佳染色体,调度算法把染色体解码为调度。在调度算法中,采用了3种提高生产率的策略,即区分批量启动时间与工序加工时间,在工件到达机床之前做好准备工作;把一批工件分成多个小生产批次,每批次独立加工:一批工件加工部分后就运向后续加工机床,缩小后续机床的等待时间。仿真表明,该调度方法能取得较好结果。     

基于深度强化学习的工序交互式智能体Job shop调度方法

针对作业车间调度问题(Job shop scheduling problem, JSSP)因NP-难属性难以快速获得优质解,以及生产场景随机扰动所导致的频繁重调度等求解难题,基于深度强化学习提出一种新颖的交互式工序智能体(Interactive operation agent, IOA)调度模型框架。在分析工序间工艺路线和加工设备约束关系的基础上,将Job shop的加工工序构建为工序智能体,设计工序智能体间的交互机制,智能体依据彼此关系进行特征交互并更新自身的特征向量,并基于工序特征和最早加工时间设计拟合动作值函数的深度神经网络,调度模型根据系统状态和工序智能体特征即可生成调度策略。采用Double DQN算法训练IOA调度模型,引入经验回放机制消除序列训练样本间的相关性,训练好的模型可以快速生成高质量的调度方案,并在机器发生故障时能够有效执行重调度策略。试验结果表明所提出的IOA调度方法优于贪婪算法和启发式调度规则,且具有良好鲁棒性和泛化能力。     

面向随机加工时间的车间作业调度

提出了面向随机加工时间的车间作业调度方法,认为在整个遗传进化过程中出现频率越高的个体对环境的适应能力越强,该个体对应的调度方案为较优方案,构造了用于解决加工时间为服从正态分布的随机变量的车间作业调度问题的扩展遗传算法.在算法中设计了考虑设备能力空间的解码算法以产生活动调度方案;在交叉/变异过程中通过设计的基因调整算法确保新个体的合法性,以满足工序约束;采用基于适应值的轮盘赌的选择策略控制遗传进化的方向,使算法快速收敛到最优解.仿真实验验证了该算法在企业实际随机车间作业调度中的有效性.     

电机产品加工的动态调度算法

考虑多个具有不同开始时间的电机产品加工动态调度问题，将产品加工树的工序，分为具有唯一紧前或紧后工序的相关工序和独立工序两类，提出相关工序调度的拟关键路径法和独立工序调度的最佳适应调度法。结合拟关键路径法和最佳适应调度法，提出考虑关键设备的工序紧凑的多产品动态调度算法。实例数据表明，动态调度算法在总加工时间方面比一般启发式算法更短，适合于有不同开始时间的多产品动态调度环境。     

混合流程企业的一种实用调度算法

以西北锆管有限责任公司的MIS系统(NWZ-MIS)的开发为背景,详细讨论了一种用于混合流程企业的实用调度算法。该算法的内容主要体现在以下几个方面:合并工艺文件中的相关工序,生成大工序工艺文件,使混合型加工从大工序的观点来看可近似为离散加工;以各工序的动态优先级和加工准备时间为参考完成静态调度:最后,讨论了算法中为增强调度柔性以解决该类企业加工调度中的某些特殊问题而采用的几种处理方法。     

基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。     

工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度算法

针对工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度问题,以最小化最大完工时间和最小化机器总负荷为目标,利用区间数表征加工时间不确定性,采用泛灰数实施作业调度,引入EDQS重调度触发机制和滚动窗口优化策略,设计了关键工序集的构造规则;采用改进的NSGA-Ⅱ算法优化关键工序集和SPT规则调度非关键工序集,从而实现完全工序集的调度。引入Hypervolume指标维护进化种群,在保证Pareto最优解集收敛性的同时维持了群体多样性,以泛灰数序关系确定最优调度方案。仿真实例不仅证明了基于工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度算法的可行性和有效性,而且证明该方法能够及时响应不确定性因素扰动。