水钢并行棒材生产线优化调度模型研究

为了解决水钢并行棒材生产线的批次调度问题,建立了并行棒材生产线短期调度优化数学模型,该模型以最小化轧制单元拖延完成时间为目标,将企业的生产能力、现有订单状况、设备状况以及不同规格产品间的工艺调整时间作为优化求解的约束.实例分析结果验证了该模型的有效性和实用性.     

一种面向卷烟生产线的优化调度策略

为了提高卷烟产品的质量和生产效率,通过分析卷烟生产线的工艺流程,提出了有关合理假设,利用图论中的网络流思想,将卷烟生产线抽象成了基于连续物料流的连通网络系统,并由此提出了卷烟生产线优化调度的概念,建立了卷烟生产线优化调度模型,包括生产线的生产率最优模型和每个工作日的初始状态最优模型,给出了具体的优化调度策略。该优化调度策略已用于实际卷烟生产线的作业调度中,取得了良好的应用效果。     

基于嵌套分区算法框架的清洗——炉管区批调度

针对半导体生产线清洗--炉管区存在的Lot动态达到的并行批处理机优化调度问题,提出了嵌套分区差分进化算法,该算法充分利用嵌套分区算法的全局并行搜索的优势和差分进化算法较强的局部寻优能力.差分进化算法用来优化嵌套分区框架各可行域中抽样得剑的样本群,使嵌套分区在选区阶段能更精确跟踪最有希望域,减少算法的回溯过程.通过仿真模型和实际生产线数据对该调度方案进行了比较验证,结果表明,所提箅法较其他启发式算法能更有效降低总加权拖期交货损失.     

并行生产线的批量分割和调度优化

研究了一类并行生产线上生产调度和批量分割的同时优化问题。给出了产品在生产线上连续加工时产品批量的完工时间计算公式，并证明了该公式的正确性。考虑相邻批次在生产线上加工会产生重叠，给出了产品批量开工时间的一个下界。证明了批量连续发交时保证缓冲区总是可用的充分条件，并在此基础上提出了一个求解批量开工时间的迭代算法，该算法计算复杂度与批量大小无关。最后通过建立的批次发交模型和提出的批量分割启发算法，构造了一种基于遗传进化的启发式方法以求解该类问题。计算实验表明，该方法通过批量分割可以有效地平衡生产线上的负荷。     

面向实际生产的冲压车间调度问题研究

在大部分对汽车冲压车间调度的研究中,冲压车间被简化为一类job shop模型的作业车间。根据汽车双向冲压生产线的实际生产特点,笔者提出了基于工艺约束并行机的双向冲压生产线调度模型。在该模型中,工件按设备顺序在生产线两端同时加工,且加工的工件及其加工时间和完工时间受两端工件工序数目约束。然后设计了启发规则和遗传算法混合的求解算法,最后以最大完工时间为优化指标进行验证,得到了具有很强实际应用价值的调度结果。     

基于Montrac+PLC的自动化生产线的调度优化

针对串行和并行并存的多工序自动化生产线出现的UPH值偏低问题,生产线的调度优化显得格外重要。首先阐述一液晶屏装配生产线的硬件架构设计;然后针对Montrac的Shuttle调度原理和Switch调度原理进行详细讨论,Montrac与PLC进行UDP通信,通过PLC在Montrac中写入穿梭车的目标地址,并实现在自动化运输系统中的应用,使得一辆穿梭车上的各批工件在LEF作业区的进出站时间和加工时间,即该站小车循环时间保持在20 s左右;最终,在该调度原理基础上达到理想的UPH值。     

复杂无等待自动化制造系统的调度算法研究

针对一类存在并行工作站和可重入工作站的复杂无等待自动化制造系统的调度问题,提出了利用禁止区间法建立该问题的数学模型,并开发了一种多项式时间复杂度的最优算法.该算法已经在自动化电镀生产线中得到应用,证明了该模型和方法的有效性.     

基于并行协同的多车间协同调度问题研究

传统企业在实际生产中,其多个关联车间之间的生产计划与调度存在难以协作的问题。为此,针对多车间协同调度问题建立了调度模型,提出了一种多车间协同调度的并行协同进化遗传算法(PCE-GA),并且采用该算法对上述模型进行了求解。首先,以最小化订单完工时间为目标,建立了单目标调度模型;然后,采用了并行协同进化遗传算法,对上述单目标调度模型进行了求解,基于工件、机器、装配关系的三层整数编码的染色体编码方案,提出了一种协同适应度值计算的方法;最后,以某液压缸生产企业为例,针对单目标调度问题,采用该算法与单车间遗传算法(JSP-GA)、并行协同模拟退火算法(PCE-SA)分别进行了求解,并对其结果进行了比较,以验证PCE-GA算法的优越性。研究结果表明：采用PCE-GA算法得到的优化率为13.3%,比单车间作业调度遗传算法求解的数据优化11.5%,该结果证明了PCE-GA算法在解决多车间协同优化问题时的优越性。     

半导体生产线群体智能调度模型研究

模仿蚁群生态系统，提出了半导体生产线群体智能调度模型。该调度模型由集中优化控制MAS(C-MAS)与分布式动态控制人工蚁群MAS(D-MAS)构成，实现了优化控制与动态调度的优势互补。其中，C-MAS主要由仿真Agent与调度Agent构成；D-MAS由一个蚁后Agent和代表半导体生产线物理实体的多个工件蚂蚁Agent与多个资源蚂蚁Agent构成，蚂蚁Agent通过基于信息素的间接交互实现半导体生产线的动态调度，蚁后Agent用于实现C-MAS与D-MAS的紧密协作，从而获得半导体生产线优化的动态智能调度。给出了基于群体智能调度模型的智能动态调度算法，对群体智能调度模型进行了定性评价。     

基于协同优化的工艺设计与调度并行集成

分析了现有工艺设计与生产调度的集成方式,包括柔性工艺设计、动态工艺设计、基于仿真的工艺设计、及并行工艺设计,讨论了各集成方式的优缺点,在此基础之上提出了基于协同优化的工艺设计与生产调度并行集成模型,并讨论了该模型的核心技术,即基于免疫遗传算法的工艺及调度方案协同优化.     

加工时间不确定的柔性作业车间鲁棒调度方法

针对中小批量环境下加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用冗余处理方法构建了以最大完工时间为目标的鲁棒调度模型。为降低算法的搜索规模和提高算法的求解速度,提出了顺序搜索机制,并设计两阶段遗传算法,分阶段获取冗余状态和最优结果。采用某柔性生产线的数据进行正交试验,优化了算法关键参数,并构建了柔性生产线仿真模型,对调度结果的鲁棒性和优化目标性能进行了分析。结果表明,该算法在目标性能和鲁棒性上都显著优于标准遗传算法,能有效处理加工时间不确定的柔性作业车间调度问题。     

面向工业制造的智能机器人生产线调度优化研究

针对现有智能机器人生产线调度时存在耗时较长影响整个生产线生产效率的问题,开展面向工业制造的智能机器人生产线调度优化研究。智能机器人生产线各操作产生参量用公式描述,并构建智能机器人生产线调度模型。面向工业制造引入性能势理论,完成调度优化求解。通过对优化前后调度策略应用效果的分析可知,应用优化后的调度策略智能机器人生产线,各环节耗时显著降低,有效提高了生产线的生产效率。     

[车间调度]并行多机开放车间调度问题的模型与算法

发光二极管制造过程中,晶粒分类拣选工序的调度问题是典型的并行多机开放车间调度问题,属于NP-hard问题。研究了该调度问题以最小化总加权完工时间为目标的求解模型与算法。根据问题特性构建了可获得最优解的混合整数规划模型,并设计了同时考虑质量与求解效率的启发式算法和改进粒子群优化算法。仿真结果显示,启发式算法和改进粒子群优化算法都能在合理的时间内迅速有效地获得较佳的调度解。     

基于工序约束并行机模型的冲压线调度

根据双向冲压线的实际生产特点,提出了一种基于工序约束并行机的双向冲压线调度模型.在该模型中,工件同时在牛产线两端按设备顺序加工,且加工工件及其加工开始时间和完工时间受生产线两端工件工序数目约束和生产线设备加工能力的约束,给出了该约束的规则;设计了启发规则和遗传算法混合的求解算法.最后,以最大完工时间为优化指标进行验证,证明该模型具有较好的实用价值.     

半导体生产线全局修正式重调度方法研究

基于群体智能思想,提出了全局修正式半导体生产线重调度方法。首先,给出了基于群体智能思想的重调度模型;然后,在此模型基础上,给出了全局修正式重调度算法;最后,基于实际生产线的仿真模型对全局修正式重调度算法与企业原有算法进行了对比分析。仿真结果表明,在不确定的半导体生产线环境下,在适当的时候使用全局修正式重调度算法生成重调度方案,能够更好地优化模型的在制品移动次数、在制品移动速率与工件操作准时交货率等短期性能指标。目前,该方法已在某实际半导体生产线中应用并取得了良好的效果。     

并行多机开放车间调度问题的模型与算法

发光二极管制造过程中,晶粒分类拣选工序的调度问题是典型的并行多机开放车间调度问题,属于NP-hard问题。研究了该调度问题以最小化总加权完工时间为目标的求解模型与算法。根据问题特性构建了可获得最优解的混合整数规划模型,并设计了同时考虑质量与求解效率的启发式算法和改进粒子群优化算法。仿真结果显示,启发式算法和改进粒子群优化算法都能在合理的时间内迅速有效地获得较佳的调度解。     

半导体生产线动态调度方法研究

为了满足半导体生产线多目标优化要求,提出了多目标优化动态调度规则。它由正常状态调度规则、瓶颈设备较低在制品水平的调度规则、非瓶颈设备较高在制品水平的调度规则、多批加工设备调度规则以及紧急工件调度规则五种类型的调度规则组成。使用具有半导体生产线本质特征的简化模型,将多目标优化动态调度规则与先入先出法、最早交货期法、临界值法进行了比较,结果表明,多目标优化动态调度规则能够改善半导体生产线的整体性能,更好地优化模型的生产率、加工周期与在制品水平,最终提高准时交货率。     

多智能体技术在半导体生产线调度中的应用

针对半导体生产线调度问题的特性，引入了多智能体系统概念，建立了半导体生产线调度问题的多智能体模型。通过动态求解半导体调度的多智能体效用模型，能够很好地解决半导体生产线生产过程中出现的各种突发事件，达到优化调度的目的，通过仿真，说明了该方法的有效性。     

并行传送带式摩托车流水线调度模型与求解

针对一类摩托车制造柔性流水线中的调度问题,提出一种考虑工位差异的并行传送带式流水线调度模型。考虑不同在制品在生产线上不同工位的不同最大加工速度对传送带速度的影响因素,引入射频识别技术实时采集线上在制品的信息,通过及时调整传送带速度提高生产效率;根据生产实际需求,在生产线上不同种类在制品之间插入调整间隔,为更换车型提供准备时间。在此基础上,考虑模型以最小化最大完工时间为目标,采用基于极坐标编码的改进人工鱼群算法进行求解,说明了求解过程中的编码方法、母体迭代方式、人工鱼个体距离等关键技术。通过某摩托车生产企业的实际生产数据验证了该模型的有效性。     

基于模糊神经网络的半导体生产线重调度策略优化

针对缺乏半导体生产线重调度策略优化方法的研究现状,提出了基于模糊神经网络的半导体生产线重调度策略优化技术。将重调度策略划分为半导体生产线、设备组和设备重调度层次,利用仿真评价确定优化的重调度策略,并获得样本数据。通过对模糊神经网络训练,建立干扰和半导体生产线状态等输入参数与优化的重调度策略输出之间的映射关系。以上海某125mm晶圆生产线为例,结果表明了该重调度策略优化方法的有效性。