Psycho-clonal based approach to solve a TOC product mix decision problem

In recent years, theory of constraints (TOC) has emerged as an effective management philosophy that has successfully tackled the problems of profit maximization with known demonstrated bottleneck in traditional as well as modern manufacturing plants. One of the key components of TOC application is to enumerate quantity of the various products to be produced keeping in view the system constraints and this is termed as the TOC product mix decision problem. It is a well-known computationally complex problem and thus warrants the application of heuristics technique or AI based optimization tools to achieve near optimal solutions in real time. To accomplish this objective a new algorithm, Psycho-Clonal has been proposed that works on the principle of artificial immune system and behavioral theory, namely Maslow's need hierarchy theory. Intensive computational experiments have been carried out and superiority of proposed heuristic on a given dataset is established. It is observed that results obtained are better compared to what have been achieved by the TOC heuristic, revised theory of constraint heuristic (RTOC), integer linear programming (ILP), and tabu search based approaches.     

基于可重生PSO的双层产品组合决策问题

针对实际生产中有中间品生产的产品组合所遇到的机器超载严重、原材料限制等问题,建立了一个集成的双层的产品组合决策模型并进行优化.模型的目标是企业所获利润最大化,综合考虑了订单需求、机器能力及产品与中间品组合关系等约束,运用双层嵌套粒子群算法求解模型,并通过改进的可重生粒子群算法提高解的质量.以企业实际生产数据为例,通过与遗传算法、基本粒子群算法的对比,证明了算法的可行性和优越性.     

交互式CSP用于解决产品配置中交互问题的研究

传统CSP(Constraint Satisfaction Problem)难以用于描述和解决产品配置中的交互配置问题和使用户得到满意的配置结果。本文通过对传统CSP在交互配置中所存在缺陷的分析,定义了一类新的动态约束满足问题DCSP(Dynamic CSP),并以DCSP为基础提出了一种基于交互式约束满足问题ICSP(Interactive CSP)的交互配置方法的框架,解决了产品配置中的交互问题,使用户得到最优配置结果。最后进行了仿真验证。     

产量需求不确定下产品组合的博弈决策

为解决产量需求不确定条件下多品种生产线产品组合的确定问题,引入非合作博弈模型描述不同产品对制造资源的竞争关系,从而通过各种产品对自身最大产量的追求,实现生产线和制造资源的最大利用.以制造资源瓶颈环节的负载率为基础,给出了多种产品产量组合可行性的判断依据.在求解总产量最大的产品组合过程中,提出了Nash均衡的定义与搜索算法.以航空发动机机匣生产线为研究对象,得到r产量需求不确定条件下两个算例的最优产品组合,并与整数规划、遗传算法和禁忌搜索算法进行了比较,证明了所提方法的有效性与可行性.     

约束理论的产品组合优化新型运作逻辑研究

针对传统约束理论产品组合优化运作逻辑存在的问题,构建了新型约束理论运作逻辑:①充分利用产能;②辨识系统限制;③其他资源服从优化决策安排;④提升系统限制;⑤打破系统限制,辨识新的系统限制,克服惰性持续改进.新型运作逻辑减少了传统约束理论仅就系统已有的生产能力讨论产品组合而造成规划的保守和接单的损失,改变了产品组合必须依赖产品优先级的思维定势,保证了系统各限制资源的充分利用,不但使产品组合优化方案整体最优,而且切实可行.结合具体实例说明了新型约束理论产品组合优化运作逻辑的有效性和实用性.     

机械产品布局设计的分层递阶求解模型

采用自上而下的设计思想 ,提出将布局约束分为部件级、零件级和特征级的由整体到局部进行分层表达的思想 ,并据此建立布局设计的分层递阶求解模型。     

一种解线性最小二乘问题的FPGA计算方法

针对基于FPGA实现解线性最小二乘问题存在的计算并行性差和计算延迟大的问题,提出基于改进Cholseky分解解线性最小二乘问题的FPGA计算方法。该方法将最小二乘问题转换为矩阵分解和三角阵求解两部分实现,在每个部分通过最大化PE单元数量提高运算的并行性。在矩阵分解部分采用改进的Cholesky分解方法规避开方运算,并将除法运算转换为乘法,减小计算延迟。同时,在三角阵求解部分通过计算结构复用实现正三角和倒三角线性方程组的求解,提高资源利用率。在Xinlinx Virtex XC5VFX130T平台上的实验结果表明,在单精度条件下,相对于PC平台,该方法能够实现8倍以上的效率提升。     

求解柔性作业车间调度问题的遗传-蚁群算法

为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出了一种遗传一蚁群算法,该算法采用遗传算法解决机器分配问题,采用蚁群算法解决工序排序问题.存算法的求解过程中,不断从前期优化中挖掘、学习知识,并采用已获得的知识指导后续优化过程.通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性.     

求解电路划分问题的混合式遗传算法

为了进一步降低超大规模集成电路设计的复杂性、增强图形可读性 ,提出了一种求解电路划分问题的混合式遗传算法。与传统遗传算法不同的是 ,该算法采用了顺序交叉和单元交换变异方式 ,同时对交叉概率和变异概率进行了优化设计。与K -L算法及传统遗传算法得出的结果比较 ,该混合式遗传算法在计算时间和划分结果上显示出其优越性     

A multi-criteria decision-making approach to solve the product mix problem with interval parameters based on the theory of constraints

The product mix problem is one of the most important problems in production systems. Several algorithms to determine the product mix under the theory of constraints have been developed. Most of the previous works focused on one bottleneck (dominant bottleneck) and considered the product mix problem with exact data. In this paper, all bottlenecks are used in order to determine the aggregated priority of each product, and a multi-criteria decision-making approach is proposed for product mix problem with interval parameters. The proposed approach involves bottlenecks identification, determination of the production priority and the weights vector of bottlenecks, application of interval TOPSIS to calculate the aggregated priority of each product, and use of reducing and increasing process to improve the production plan. At the end, a numerical example is presented to illustrate the procedure of the proposed approach. The results obtained from the computational study have shown that the proposed algorithm is an effective approach to solve the product mix problem.     

求解作业车间调度问题的并行模拟退火算法

针对作业车间调度问题,提出了一种并行模拟退火算法。该算法实行群体搜索策略,由此定义了邻域搜索规则来增强个体的搜索能力,并运用马尔科夫链分析了算法的全局收敛性。该算法在一些基准问题上得到了检验,通过与其他常规方法的比较,证明此算法可提高搜索效率,改进收敛性能。     

多目标混合流水车间作业调度的演化算法

针对多目标条件下混合流水车间作业调度的优化问题,提出了一种在优化进程中能够动态调整适应度分配的演化算法。该算法采用矩阵编码描述多阶段并行机调度方案,结合问题的优化模型,对每一代Pareto解在各目标方向上的改善程度进行度量,进而通过多目标的选择性权重系数计算种群个体的适应度,以获得在改善指示方向上的选择压力。通过BENCHMARK问题测试和实际算例分析,表明新算法的性能优于现有的求解算法,特别是对于高维多目标优化问题,能够获得较高的演化收敛速度。     

民用航空发动机维修计划启发式算法

为制定合理的航空发动机维修计划,在分析送修时间和备发选择的影响因素的基础上,建立了航空发动机维修计划多目标组合优化模型.为描述备发对发位的适合程度,提出了备发软约束适合度的概念和计算方法.考虑到模型的复杂性,提出了一种基于逐步构解策略的启发式算法进行模型的求解,并对算法的时间复杂度进行了分析.在此基础上,提出了航空发动机维修计划方案集的构造方法和选择方法.采用某航空公司的实际数据对所提算法进行了验证,并开发了一个原型系统,结果表明了该算法的有效性.     

Semi-conjugate residual method for iterative solving the Navier-Stokes problem

The semi-conjugate residual algorithm is applied to solving a three-dimensional Navier-Stokes problem on nested grids. A three-level iterative algorithm for solving the problem is described. Results of numerical experiments on a sequence of grids and different Reynolds numbers are presented for a test problem. The results prove efficiency of the proposed approach.     

考虑外包形式受限的约束理论产品组合优化研究

首先,建立了外包形式受限的约束理论产品组合优化的数学模型,并给出了与外包形式不受限等模型之间的转化条件,为优化算法的构建莫定了基础.其次,应用免疫算法和约束理论,构建了智能搜索算法,通过相应变通处理可将该算法拓展到任何加工形式受限问题的求解中.通过对单/多瓶颈算例的仿真,智能搜索算法在合理时间内得到大、小规模产品组合决策的优化解,尤其是得到同一最优目标值下不同的优化方案,为企业进行实际决策提供了更多的选择.最后,将本算法与多种算法进行了比较,证明了本算法的有效性和实用性.     

求解柔性作业车间调度的遗传算法综述

柔性作业车间调度(FJSP)是一类具有广泛应用背景的调度问题,作为求解FJSP最受欢迎的算法之一,遗传算法引起了广泛关注。针对求解FJSP的遗传算法,特别是5类主要染色体编码方法以及相关的交叉和变异算子进行全面综述,并从编码可行性、编码空间与解空间的映射关系、染色体存储空间、解码复杂性、编码完备性、遗传操作复杂性和遗传操作多样性7个维度综合评价了5类编码方法。结果表明,MSOS-I编码是遗传算法求解FJSP较好的染色体编码方法,其染色体结构简单,并可选用较多类型的交叉和变异算子。     

A hybrid FRTOC-SA algorithm for product mix problems with fuzzy processing time and capacity

Identification and determination of products and their quantities according to available resources is called product mix problem in manufacturing plants. One of the efficient and easy to use algorithms for solving product mix problems in uncertainty conditions is Fuzzy Revised Theory of Constraints (FRTOC) that was proposed by Azadegan et al. (2011). Their algorithm had a complete neighborhood search. So, it needed a long process to calculate the best result when demands of products were too much. Therefore, according to abilities of simulated annealing (SA) algorithm, we proposed a hybrid algorithm based on FRTOC and SA. In other words, the SA method is used instead of searching all neighbors in FRTOC. Also, a numerical example is used to show the capabilities of the proposed algorithm in comparison with the FRTOC.     

一种灵活TAM总线分配的SoC测试调度方法

测试调度问题已成为SoC发展的瓶颈,这一NP完全问题经常被抽象成二维装箱问题.传统方法的出发点是将一个IP核分配一组固定的连续的测试总线,并求得此时的测试时间,将其分别映射成一个待装箱的小矩形的宽和长.对这一问题进行扩展,提出一种灵活TAM总线分配的方法,解决SoC测试调度问题.该方法的主要思想是将一个IP核灵活的分配多组测试总线,把代表该IP核信息的一个矩形从宽度上分割为多个矩形.同时,利用B*-Tree结构描述"箱体布局",采用一种新的组合优化算法--交叉熵方法,对其进行求解.最后将其应用在ITC'02标准测试集上,实验表明,基于灵活TAM总线分配方法的SoC测试调度比现有的测试调度方法能更有效地降低SoC的测试时间.     

求解资源受限项目调度的双种群准粒子群算法

针对资源受限项目调度问题,提出了一种新的双种群准粒子群算法。新算法基于粒子群的寻优原理,重新定义了粒子的位置更新公式,加入了多样性信息部分,并对公式中的位置差、标量与位置差的乘积以及位置和运算进行了重新定义。通过结合项目调度的问题特征,使用活动列表对粒子进行编码,设计一种新的双向路径重连实现位置的减法操作,使用选择实现位置差和标量的乘法操作,而使用均匀块交叉实现位置和操作,并提出正向粒子群和反向粒子群双种群并行进化的方式。通过实验设计的Taguchi方法求得了新算法的最优参数组合。对标准测试库PSPLIB的J30,J60和J120问题集和一个实际的装配项目案例进行了仿真测试,结果表明双种群准粒子群算法优于当前主要的基于粒子群的算法。通过与其他启发式算法进行比较,验证了算法的有效性。     

A heuristic algorithm for solving flexible job shop scheduling problem

This paper deals with the flexible job shop scheduling problem with the objective of minimizing the makespan. An efficient heuristic based on a constructive procedure is developed to obtain high-quality schedules very quickly. The algorithm is tested on benchmark instances from the literature in order to evaluate its performance. Computational results show that, despite its simplicity, the proposed heuristic can obtain effective solutions in very short and nearly zero time and is comparable with even metaheuristic algorithms and promising for practical problems.