基于遗传算法和多智能体的染缸生产排产与动态优化设计

为解决小批量、多品种浸染生产不合理调度导致高能耗和多污染排放的问题,提出了一种基于遗传算法和多智能体染缸调度与动态优化的方法.该方法基于染缸车间制造执行系统、企业资源计划和过程控制系统实时数据,采用分层调度算法.其中静态层采用支持多产品的批处理、多染缸的非等同性、前期订单、订单交货期和切换成本等约束条件的遗传算法;动态层采用支持染缸运行状态的多智能体的协调动态优化算法.通过对生产过程中多约束条件和多动态变化因素的算法求解,获得染缸作业任务动态优化设计.仿真结果表明,与单纯遗传算法和人工调度相比,基于数据驱动的分层动态优化调度达到了染缸作业排产优化和污染减排的目标和实际应用的可行性.     

基于遗传算法的拉动式浸染生产动态排产策略

为解决印染企业中不合理的人工排产使其高耗能、污染大的行业弊端更加明显的问题,提出了一种基于遗传算法的拉动式浸染生产动态排产策略,实现对实际生产中多约束条件的求解,根据染缸的运行情况,在企业资源规划(ERP)系统中实时获取订单进行排产.仿真结果对比人工排产结果表明,该策略在提高生产效率的同时也达到了节能减排的目的.