基于蜂群算法的作业车间调度优化

基于蜂群的自组织自适应特征,构造了作业车间调度算法:摇尾舞算法和觅食算法.该算法利用蜂群与环境的交互模型来实现作业车间的动态调度,利用群体智能技术解决作业车间生产调度问题.仿真结果表明:该算法性能与蚁群算法相当,但离禁忌算法还有差距;该方法还能够起到优化调度的作用.     

解决作业车间调度问题的混合差分进化算法

文章提出了一种改进的差分进化算法—混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution Algorithm)来解决作业车间调度问题。为了防止基本差分进化算法陷入早熟收敛和局部最优,从2个方面对算法进行了改进。首先为了在进化初期能够保持种群多样性,后期减少缩放因子对最优解的破坏,提出了自适应的缩放因子F。其次交叉操作时采用分组交叉思想。通过对作业车间调度问题的研究,改进后的算法全局寻优能力和鲁棒性有了明显改进。     

典型车间调度问题的分析与研究

文章针对目前车间调度问题中的两种典型问题展开研究,即流水车间调度问题、作业车间调度问题,其中,对流水车间调度问题的基本原理和研究方法进行了详细阐述;对作业车间调度问题的基本原理、调度策略以及研究方法等做了分析与总结。通过文章的论述,为进一步拓展这两个典型车间调度问题的深入研究提供了有益参考。     

基于NSGAⅡ和神经网络的织造车间大规模调度

为解决遗传算法在织造车间大规模调度中容易陷入局部最优的问题,提出了NSGAⅡ-NN125调度算法。首先,根据织造车间大规模调度的特点,以最小化逾期损失、完工时间和改车次数为优化目标,建立了织造车间调度模型。然后设计了以神经网络模型NN125为主体的调度模块,其可根据织轴和织机特征信息生成调度方案。最后,设计了以NSGAⅡ为主体的优化模块,其根据方案优劣对调度模块中的NN125进行优化。结果表明：NSGAⅡ-NN125的调度质量随着调度规模的不断增大始终非常稳定,而且已优化的调度模块可直接用于相似问题的调度,调度性能较好,由于省去了优化过程,调度速度(约50个织轴/s)也有较大提升,具有较好的实用价值。     

遗传算法在车间调度中的应用

在车间作业调度数学表达模型的基础上,研究了遗传算法对该问题的解决策略和过程。在算法流程的基础上,讨论了求解车间调度问题遗传算法的具体设计,包括目标函数、选择策略设计等,最后给出一种用遗传算法优化车间调度问题的算法。     

基于改进粒子群算法的造纸车间供电调度多目标优化研究

中国造纸行业发展迅速,造纸车间数量与规模呈现逐渐增加的趋势,造纸设备数量与种类也随之增多,这为造纸车间供电调度提出了较高的要求,现有供电调度方案已经无法满足造纸车间的需求,故提出基于改进粒子群算法的造纸车间供电调度多目标优化方法研究。搭建造纸车间供电系统整体框架,以此为基础,合理分类造纸车间用电负荷,并深入分析用电负荷的特性,以造纸车间供电调度成本最小化、造纸车间电耗费用最低化为目标,构建供电调度多目标优化模型,利用改进粒子群算法求解构建模型,获取最佳的造纸车间供电调度多目标优化方案,执行方案即可实现供电调度的优化目标。实验数据显示：提出方法应用后造纸车间供电调度成本最小值为8.03万元/年,造纸车间电耗费用最小值为300万元/年,充分证实了提出方法应用性能较佳。     

车间调度问题研究现状与发展趋势

文章从车间调度问题的实际应用特性出发,综述了当前车间调度问题在国内外的研究现状,在总结分析当前研究车间调度问题的相关方法与技术的基础上,指出了当前在车间调度问题研究中存在的问题与不足,并提出了几个车间调度问题研究的发展趋势,以期为后续车间调度问题的不断深入以及更好地为生产实际服务提供可借鉴的方向。     

机械车间生产调度管理优化研究

在目前国内倡导经济可持续发展的背景下,应该及时地调整机械车间生产调度管理。机械车间生产调度管理在组织、指挥与预测机械车间的生产进度方面发挥着重要的作用,为机械车间生产提供重要的效率保障。文章阐述了机械车间生产调度管理的重要性,分析了国内外机械车间生产调度管理研究现状,在分析目前机械车间生产调度管理过程中存在的问题时提出了一些解决的新思路,希望可以为未来机械车间生产调度管理提供一定的新思路,提高企业的利润。     

基于NSGA-II算法的柔性流水车间优化调度模型的构建与应用

为解决造纸企业的高效优化排产问题,使机器利用率最高、减少产品切换次数以及满足客户对产品的时间需求,构建了以成本及最大完工时间最小化为优化目标的两阶段柔性流水车间调度优化模型,并通过一种快速非支配遗传算法（NSGA-II）来求解该模型。结果表明,与人工排产相比,NSGA-II得到的排产结果缩短了约6.5%的最大完工时间,降低了约4.7%的生产成本。     

基于大数据的智慧造纸多车间产量均衡调度研究

目前造纸企业迫切需要提高生产效率和产品质量,为了优化生产造纸车间生产线,实现产量均衡,研究基于大数据的智慧造纸多车间产量均衡调度。通过优化造纸车间生产流程,取消、合并以及重排部分工序,节约工人和移动设备的往返时间;基于大数据生成智慧车间调度规则,描述智慧车间调度过程;建立多车间产量均衡调度模型,选取造纸多车间调度的优化目标,实现产量均衡调度。经实验论证分析,与EFR-RR方法和crEA方法相比,方法能够在较快时间内实现对各目标最优值的收敛,具有较好的收敛性能,经方法调度后,车间各机器利用率有了明显提高,产量平衡改善率高达33.86%,证明方法是可行的。     

一类混合流程单机多阶段JSSP问题的数学模型

利用计算机实现车间作业调度的仿真，分析了混合流程生产过程的特点；利用数学方法给出了一类工业线绳制造企业车间作业调度模型。初步探讨了求解该问题的技术问题。     

基于改进型NSGAII的织造车间多目标大规模动态调度

织造车间调度规模普遍在300台织机、1000个织轴以上,遗传算法搜索极易陷入局部最优,针对传统动态调度机制在织造插单、打样等复杂生产场景中适应性不强的问题,提出一种改进NSGAII算法.从织造多织机、多织轴、多产品的大规模调度出发,基于织造和穿经之间独特的逆工序调度关系,构建以逾期损失、最大完工时间和织机空闲时间均最小...     

混合遗传算法在任务调度中的应用

将模拟退火算法与遗传算法相结合的混合遗传—模拟退火算法应用于任务分配与备份调度,提出一维基于任务和机器的编码方式,提高了服务器设备的利用率,优化了存储备份系统.     

基于JSP技术的辅助教学系统平台的设计与实现

利用JSP技术开发了一种基于Web的辅助教学系统平台.系统采用B/S结构,利用网络的开放、主动、可控型交流的特性,在教师与学生、学生与学生之间实现交互式学习与可控型交流.学生利用该系统可进行在线学习、预复习和巩固课程内容、在线完成作业、单元自测、答疑等学习活动.     

基于JSP的饲料安全可追溯网络化系统研究与设计

研究了饲料安全可追溯网络化系统的基本组成,应用B/S架构技术构建了饲料安全可追溯网络化系统基本框架,利用SQL Server 2000技术和JSP(Java Server Page)技术研究开发了系统网络数据库和系统动态网页等功能单元,通过多项技术的有机组合完成了饲料安全可追溯网络化系统的研发。     

基于人工神经网络的服装结构设计

1.Institute of Science;Zhejiang Sci-Tech University;Hangzhou;Zhejiang 310018;China;2.Institute of Fashion;Zhejiang Sci-Tech     

基于人工神经网络和遗传算法的黑木耳糙米醋发酵条件优化

以黑木耳糙米为原料,研究醋酸发酵的工艺条件,对接种量、摇床转速和装料最参数进行了单因素和正交试验,摸索出参数优化范围,并利用人工神经网络和遗传算法联合对发酵条件进行优化,结果表明,当接种量为8.1%,摇床转速为169r/min,装料量为250mL三角瓶装料61mL时,醋酸含量可达3.855g/100mL,该方法与正交试验设计得出的结果相比,发酵酸度上升了8.0%,为发酵优化控制提供了一种更加准确的方法.     

基于遗传算法的纺纱车间计划调度优化策略研究

近年来,由于外围贸易摩擦以及疫情的影响,纺织行业市场竞争日益激烈,企业对市场的快速响应能力逐渐提高。好的调度方案能够降低企业的生产成本,对提高生产效率具有较为重要的作用。因此,发展高效的调度技术与方法,对现代纺织企业至关重要。文章重点针对定台供应生产方式的企业,以订单准时交付、车间总纺纱时间最短并且翻改品种次数最少为目标,建立调度优化模型,并利用遗传算法进行求解,输出车间各订单的生产计划甘特图,辅助优化车间生产任务计划。     

基于人工神经网络的毛精纺纱线质量预报技术

介绍了毛精纺纺纱过程与人工神经网络的特点 ,提出人工神经网络在纺纱质量预报中的工作原理与实现方法 ,并提供了国内外的应用实例 ,指出人工神经网络技术在毛精纺纱线质量预报中的广泛应用前景。