考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。     

含有运输小车的柔性作业车间调度研究

在实际的柔性作业车间调度中,不但工件需要加工时间,而且工件在各个机器之间利用AGV(自动导引小车)转移也需要占用一定的时间,因此对柔性作业车间调度中考虑AGV运输时间的研究更具有实际意义.针对此问题,本文建立含有AGV的柔性作业车间调度的数学模型,针对问题自身特点对遗传算法进行改进,引入局部搜索策略加强局部寻优能力,将...     

遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述

柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。     

多工艺路线车间作业调度遗传算法实现

针对简单遗传算法在解决作业车间调度问题时只适用于简单问题的局限,研究了多工艺路线的批量调度遗传算法实现,论述了3种提高生产效率的调度策略,即采用最小批量原则对零件进行分批调度生产;将批量准备时间和零件加工时间相分离,在工件到达加工机床前做好批量加工准备;在生产加工过程中,将同批加工零件进行多次机床间转移,缩短后续机床的等待时间.同时将工序优先级调度算法加入到简单遗传算法,提出了一种全局优化的多工艺路线批量生产调度混合遗传算法.仿真结果表明,该调度算法能取得较好的效果.     

改进多种群杂交遗传算法在作业车间调度的研究

通过提出应用最广泛的混合型作业车间的调度问题以及遗传算法的基本原理,并结合生产车间调度问题的特点,对传统单种群遗传算法改进了改进。新遗传算法中加入辅助种群,保证种群的多样性,解决单个种群的遗传算法容易陷入局部收敛而出现早熟的情况。并应用实例对比分析,表明算法在车间调度系统的有效性和合理性。     

改进多种群杂交遗传算法在作业车间调度的研究

通过提出应用最广泛的混合型作业车间的调度问题以及遗传算法的基本原理,并结合生产车间调度问题的特点,对传统单种群遗传算法改进了改进。新遗传算法中加入辅助种群,保证种群的多样性,解决单个种群的遗传算法容易陷入局部收敛而出现早熟的情况。并应用实例对比分析,表明算法在车间调度系统的有效性和合理性。     

模拟退火遗传算法在车间作业调度中的应用

研究车间作业调度系统,使资源达到优化配置.针对提高产品质量,缩短周期,传统遗传算法应用于车间作业调度过程中易出现收敛速度慢、易陷入局部最优,导致作业调度效率极低.为了提高车间作业调度的效率,提出一种模拟退火遗传算法的车间作业调度方法.在遗传算法种群更新过程引入模拟退火机制,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代过程中保持了多样性,加快了收敛速度,克服遗传算法过早收敛的缺陷.采用的SA-GA算法能够在最短时间找作业调度的最优解,对30个车间作业调度标准测试案例进行了仿真.仿真结果表明,使相对平均误差降低了4.6%,极大的提高了车间作业调度效率,验证了在实际生产中应用的可行和优越性.     

基于改进变异算子的遗传算法求解柔性作业车间调度①

柔性作业车间调度问题是对传统车间调度问题的扩充,它更接近于现实的生产调度问题。针对柔性作业车间调度的特点,设计了基于关键工序的变异算子,使变异集中于关键路径,从而提高了变异过程的效率。还采用二向量编码、初始种群定位法和POX交叉算子,设计了新的应用于柔性作业车间调度的遗传算法,并通过实验验证了算法的有效性。     

基于改进的基因表达式编程算法在作业车间调度问题中的应用

文章提出一种新颖的方法一改进的基因表达式编程算法来求解作业车间调度问题。作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型,基因表达式编程算法结合了遗传算法和遗传编程的优点,具有更强的解决问题能力,对基因表达式编程算法进行改进使其在作业车间调度问题的应用上更加有效;最后应用一个实例来验证提出方法的有效性。     

精英进化策略求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度问题允许一道工序可以在多个可选机器上进行加工,减少了机器约束,增加了求解难度,是典型的NP难问题。结合其特点,设计了一种精英进化策略遗传算法求解柔性作业车间调度问题。提出了解阀值的指标,使得外部精英库中不仅保留算法每次迭代过程中的最优解,而且保留最优值相等而调度方案不同的解,为调度人员提供更多选择。通过制造企业中的实际案例和其它文献中的案例对提出的精英进化策略遗传算法进行了测试,结果证明提出方法的有效性。     

面向柔性作业分布式车间的分层调度模型研究

针对多车间分布式制造系统调度优化问题,结合车间实际生产情况,提出一种基于目标级联法和遗传算法的层次调度模型。模型将生产调度过程划分为生产计划层、车间调度层和零件规划层,并将整体时间最短的优化目标划分到各个层次,通过层层优化达到时间最优后反馈至上层,以实现整体调度时间最优。以3个制造车间协调调度问题为例,验证了该模型在零件分配和零件的工艺路线选择上的合理性和有效性。     

基于窗口的印刷车间作业动态调度研究

为了解决实际印刷车间突发设备故障和紧急插单问题,采用滚动窗口技术结合遗传算法的方法,建立适合实际印刷车间生产的动态再调度模型;设定若干印品订单、机器设备的加工工序以及各工序加工时间、工序约束条件等,以订单的最大最小加工时间和再调度的偏离度为多目标优化,采用周期与事件混合驱动策略,将滚动窗口再调度机制和遗传算法相结合进行流程设计和编码,构建印刷车间再调度模型;采用标准问题FT06和FT01验证了文章设计的模型算法的有效性和可行性;运行程序,模拟正常加工时紧急插单和机器故障突发时,系统生产新的调度计划即调度甘特图,仿真结果表明该动态调度模型可以用于印刷作业的正常排产调度,在遇突发状况时可生成稳定、符合交货日期的再调度方案。     

A Case Study on Integrated Production Planning and Scheduling in a Three-Stage Manufacturing System

This paper presents an integrated optimization model of production planning and scheduling for a three-stage manufacturing system, which is composed of a forward chain of three kinds of workshops: a job shop, a parallel flow shop consisting of parallel production lines, and a single machine shop. As the products at the second stage are assembled from the parts produced in its upstream workshop, a complicated production process is involved. On the basis of the analysis of the batch production, a dynamic batch splitting and amalgamating algorithm is proposed. Then, a heuristic algorithm based on a genetic algorithm (known as the integrated optimization algorithm) is proposed for solving the problem. Note to Practitioners-This paper presents a method for integrated production planning and scheduling in a three-stage manufacturing system consisting of a forward chain of three kinds of workshops, which is common in such enterprises as producers of automobiles and household electric appliances, as in the case of an autobody plant usually with the stamping workshop, the welding and assembling workshop, and the painting workshop. Herein, the production planning and scheduling problems are simultaneously addressed in the way that a feasible production plan can be obtained and the inventory reduced. A batch splitting and amalgamating algorithm is proposed for balancing the production time of the production lines. And a case study of the integrated planning and scheduling problem in a real autobody plant verifies the effectiveness of our method     

基于深度强化学习求解作业车间机器与 AGV联合调度问题

针对作业车间中自动引导运输车(automated guided vehicle, AGV)与机器联合调度问题,以完工时间最小化为目标,提出一种基于卷积神经网络和深度强化学习的集成算法框架.首先,对含AGV的作业车间调度析取图进行分析,将问题转化为一个序列决策问题,并将其表述为马尔可夫决策过程.接着,针对问题的求解特点,设计一种基于析取图的空间状态与5个直接状态特征;在动作空间的设置上,设计包含工序选择和AGV指派的二维动作空间;根据作业车间中加工时间与有效运输时间为定值这一特点,构造奖励函数来引导智能体进行学习.最后,设计针对二维动作空间的2D-PPO算法进行训练和学习,以快速响应AGV与机器的联合调度决策.通过实例验证,基于2D-PPO算法的调度算法具有较好的学习性能和可扩展性效果.     

基于柔性job shop的集成化工艺规划与生产调度

为有效利用车间资源管理系统,在研究基于柔性jobshop的工艺规划与生产调度集成问题的基础上,提出基于工艺规划的多agent生产调度系统（Flexible process planning based Multi-Agent production Scheduling System,FMASS）．该系统综合考虑零件的工艺规划柔性和车间生产柔性,采用混合建模的方法建立4类agent及其行动规则,通过各类agent相互之间的协商与竞争得到零件的工艺规划和工序,从而实现工艺规划与车间调度系统的集成．对工艺规划与车间调度的集成算法进行性能测试,结果表明该系统具有一定的预见性和全局优化能力,且柔性和对动态变化的适应性较好．     

基于Agent的混合流水车间动态调度系统

针对敏捷制造调度环境的不确定性、动态性以及混合流水车间（HFS）调度问题的特点,设计了一种基于多Agent的混合流水车间动态调度系统,系统由管理Agent、策略Agent、工件Agent和机器Agent构成。首先提出一种针对混合流水车间环境的插值排序（HIS）算法并集成于策略Agent中,该算法适用于静态调度和多种动态事件下的动态调度。然后,设计了各类Agent间的协调机制,在生产过程中所有Agent根据各自的行为逻辑独立工作并互相协调。在发生动态事件时,策略Agent调用HIS算法根据当前车间状态产生工件序列,随后各Agent根据生成的序列继续进行协调直到完成生产。最后进行了发生机器故障、订单插入情况下的重调度以及在线调度等动态调度的实例仿真,结果表明对于这些问题,HIS算法的求解效果均优于调度规则,特别是在故障重调度中,HIS算法重调度前后的Makespan一致度达97.6%,说明系统能够灵活和有效地处理混合流水车间动态调度问题。     

基于可变长工序编码的再制造生产调度优化方法*

回收品质量、数量以及拆卸过程中的不确定性因素使再制造生产调度问题更加复杂。针对工件加工路径的可变性特点,建立了再制造生产中的job-shop调度模型,提出了一种基于可变长工序编码方法的改进遗传算法,设计了异常染色体的识别和重构方法,以及相应的遗传算子。在参数矩阵的指导下,该算法可以实现随机工序数目和随机工序顺序情况下再制造生产调度问题的优化求解。仿真实验证明了该算法的有效性和可行性。     

一种柔性车间快速启发式调度算法

柔性作业车间调度问题比传统的Job-shop问题更复杂也更符合实际生产实际.为了快速有效地求解这类问题,设计出一种基于综合分派规则的快速启发式调度算法.基于综合分派规则的调度算法,以一批工件总完工时间最短为目标,在调度过程中通过动态调整工件的加工优先级并为每道工序分配最适合的机器进行加工,可迅速求得满意的较优解.与其他方法进行对比实验结果证实了算法的有效性,在实际调度系统的应用中也证明了算法的实用性.     

解决并行多机提前/拖后调度问题的混合遗传算法方法

研究了带有公共交货期的并行多机提前/拖后调度问题.提出了一种混合遗传算法 方法,以便于确定公共交货期和每台机器上加工的任务代号及其加工顺序,即找到一个最优 公共交货期和最优调度,使加工完所有任务后交货期安排的成本、提前交货成本和拖后交货 成本的总和最小.数值计算结果表明了该混合遗传算法优于启发式算法,并能适用于较大规 模并行多机提前/拖后调度问题.算法计算量小,鲁棒性强.     

ASP环境下的离散生产车间调度系统

本文针对离散车间单件小批的生产特点,把基于规则的算法和启发式算法结合起来,给出了有效的优化算法。并以此算法为核心,设计了ASP(Application Service Provider)环境下的生产调度系统。该系统针对网络化协同生产的特点,在ASP模式下实现了对异地多个离散车间的作业计划编制和实时调度,监控生产进度。