Petri网融合蚁群算法的柔性装配系统调度

为解决柔性装配系统的调度问题,采用分层时延Petri网模型与蚁群优化算法相结合,将柔性装配系统分解成诸多个装配体,每个装配体再分解成多个柔性装配单元,对装配单元分别建模并用蚁群算法对装配方案遍历优化,最后确定装配系统的时延Petri网模型.该方法融合了Petri网和蚁群算法各自的优点,较好地解决了柔性装配系统中的装配建模和装配任务的分配优化问题.实验证明该研究可行有效.     

柔性生产中人员配置模型及其调度算法

为减少柔性生产企业的劳务费用,提高运营效益,以合理的人工分配方案和最佳作业排序为目标建 立了数学模型,并设计一种多目标混合算法．将作业分解为子作业层和父作业层,采用遗传算法和动态规划 法获取最佳的人工分配方案．在人工优化模型的基础上利用模拟退火遗传算法,将搜索空间限制在第一工位 工件投产序列的置换向量空间内,并采用交叉算子和变异算子对选择算子进行了重新设计,生成最优作业排 序计划．一组测试问题的求解结果表明了所提出方法的有效性及鲁棒性     

结晶器钢水液位电液伺服控制系统分析

结晶器钢水液位的稳定是连续生产出高质量钢产品的关键。利用电液伺服控制系统，可以有效地减小钢水液位的波动范围，提高结晶器液位稳定精度。     

基于遗传算法的动态连续型设备布局方法

在企业未来产品需求可预测的情况下,对具有多个计划期的车间内动态设备布局问题进行了研究.将动态设备布局中设备重置费用简化为设备移动成本与产能损失成本,结合静态设备布局问题连续模型以及动态设备布局问题离散模型的研究方法,构建了针对不等面积设备的动态多期布局问题的连续模型,并设计了改进型的遗传算法对模型进行了求解.此算法具有新颖的编码策略以及自适应选择交叉算子,具有良好的寻优能力.最后通过对一个3×8动态连续型设备布局问题的实例验证,证明了模型与方法的可行性.     

逆向物流发展分析研究

介绍了现代物流发展中已受到广泛关注的逆向物流概念,分析了逆向物流发展的现状,指出企业为应对日益激烈的全球化竞争,节约资源,避免环境恶化,应充分重视逆向物流的管理。     

OEM企业车间单行布局多目标优化研究

针对OEM企业面临的问题,在分析单行布局单目标优化缺点的基础上,建立了单行布局物流成本、加工时间和面积占用率的多目标优化模型,考虑到产品的几何形状、密度、易损程度等因素对物流成本的影响,以当量物流量替代物流量计算物流成本,文章最后以OEM企业B车间为例,通过计算和emplarlt软件仿真,得出U形布局是其最优布局方案.     

基于bi-level迭代算法的物料循环配送研究

为解决车间物料配送费用高、配送效率低、灵活性差等问题,建立了基于bi-level(双层)规划的车间物料循环配送模型。针对模型设计了基于2-opt改进的最大最小蚁群算法和双层迭代算法,引入线旁库存的限制,求得需求点的配送周期、配送量和配送路径,使库存和运输整合费用最小。通过数值算例求解,说明了该算法是有效的,也说明了该模型的实用价值和有效性。     

T企业生产线平衡改善分析研究

文章通过人-机操作分析方法对T企业生产线进行分析研究；分别运用ECRS原则和“一个流”的思想对生产线进行两次优化改善。改进后生产线平衡率提高了37．3％，人均产量提高15．7％。