基于改进合同网协议的作业车间调度方法研究

针对作业车间调度问题中传统集中式调度方案的不足,提出一种在分布式环境下基于改进合同网协议的多智能体车间调度方法。在分布式制造系统环境下,将生产车间的设备进行Agent化,针对传统合同网协议通信负载大、效率较低,同时对分配方案没有评价机制,采用增强学习方式对任务分配过程进行强化学习,同时以制造车间的负载均衡为目标对合同网协议进行了相应改进。最后用仿真实验验证了方案的有效性。     

基于阈值和可用度的合同网协议改进方案研究

针对合同网协议在解决大规模多智能体系统的任务分配问题时所表现出的协商效率低、信息量大等不足,提出了一种基于投标阈值和可用度的合同网协议改进方案.该方案对参与者的投标数量设置了阈值,以限制其不必要的投标,并通过最大化参与者接受适当数目的任务授权的概率来确定阈值;给出了当参与者能力为任何值时均适用的可用度定义,并将其引入到发起者评价过程中,与任务完成质量加权综合,形成新的标书评价函数;并基于系统中总任务数和总能力值的分析,得到可用度权重的计算公式.模拟实验结果表明,该改进方案能有效地提高大规模多智能体系统中合同网协议的性能.     

基于多目标优化的改进遗传算法求解柔性车间调度问题

文章主要研究多目标的柔性车间调度问题。在实际生产过程中,调度结果受完工时间、机器负荷、成本控制和资源消耗等多方面因素影响,因此提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法,针对最小化最大完成时间、最小化机器负荷和最小化资源消耗3个目标函数进行优化,结合改进的Pareto多目标优化方法,以及最短加工时间变异和邻域变异方法,提高了算法的寻优能力。最后通过实验验证了算法适用于求解多目标的柔性车间调度问题。     

基于知识的动态调度决策机制研究

针对基于知识的调度系统在实际应用中存在的知识源具有主观倾向性、决策依赖部分属性等缺陷，提出了一种新的基于知识的动态调度决策方法。在此基础上设计了调度决策系统。以合同网协议为协调机制，构建了基于多Agent的动态调度框架；由调度专家经验知识获取调度规则知识，并采用投票表决法解决规则知识的冲突，在实现知识融合的同时获得规则知识的可信度；对资源的调度历史记录进行学习，获取资源的条件属性可信度；利用粗糙集中定义的奈件属性重要度，计算调度规则知识中各条件属性重要度，并对其进行归一化处理，获取条件属性权值；提出了基于模糊Petri网的知识决策模型，以条件属性可信度为托肯、条件属性权值为输入强度、规则知识可信度为输出强度进行推理，得到决策属性可信度，形成决策结果。描述了动态调度系统的知识决策过程，完成了系统分析设计。     

一种适用于中小企业的调度机制研究

许多对生产调度系统的研究停留在理论阶段,并不能很好地应用在实际生产环境中,造成了理论与实际脱节的情况。因此提出一种能够响应车间动态事件的调度系统机制,能较好解决车间中发生订单取消,紧急订单插入和机器故障的动态事件。     

基于改进PSO的压铸自动化生产线优化调度

针对某压铸自动化生产线调度的实际需求,考虑运输机的速度对生产调度和环境的影响,以设备总空闲时间、设备负荷均衡、产出零件数和运输机等待时间为优化目标,建立压铸自动化生产线多目标并行机调度数学模型,提出一种求解多目标并行机调度的改进的粒子群算法.通过引入动态惯性权重、个体极值和群体极值的扰动、建立极值库,提高粒子群算法的全...     

基于改进禁忌搜索的多目标自动化仓库调度

针对产品质量和路径的多目标自动化立体仓库调度优化问题,为平衡解的收敛性和多样性,提出一种改进的多目标禁忌搜索算法.该算法的改进在于,一方面为Pareto解空间构造可行的初始解,改造了禁忌搜索的邻域结构;另一方面采用惩罚策略,使搜索能够跳出局部最优.面向出入自动化立体仓库的产品在时间上有特定要求的工业生产过程,建立了兼顾质量和路径的多目标优化模型,并运用改进的多目标禁忌搜索算法对其实现了调度优化求解.实例仿真表明,所提算法对仓库调度优化问题在解的质量及求解效率上都取得了较好的效果.     

基于改进遗传算法的多目标柔性作业调度研究

针对车间生产过程中加工机器的生产时间分配不均导致的机器负载过大、机器闲置等问题,建立了一个包含均衡化机器使用率的多目标柔性作业车间调度模型,设计了一种改进遗传算法,使用了POX交叉算子和多点交叉法,采用了基于邻域的变异算子.最后通过实验结果验证了该算法适用于求解该类多目标柔性作业车间调度问题,改进的算法也优于其他对比算...     

基于改进遗传算法的柔性流水车间调度研究

针对最小化最大完工时间的柔性流水车间调度问题,文章提出了多目标选择的改进的遗传算法（MTGA）,设计了针对该问题的一维的编码与解码方法,采用对立的方法进行种群的初始化。针对遗传算法,交叉操作进行整个工序的交叉向最优解靠拢加快了算法的收敛速度,变异操作中对所有的工序操作顺序进行整体变异,选择操作将种群分成多份做到向多个较优解靠拢,扩大了算法的搜索范围,降低了陷入局部最优的概率,并应用了两套交叉和变异概率增加算法灵活性。通过多个已有算法进行对比验证了算法的有效性。     

基于多智能体协商的虚拟企业调度研究

针对虚拟企业制造环境的分布性、不确定性和动态性,运用多智能体技术,构建了虚拟企业生产调度系统体系结构。通过多属性效用函数进行调度过程中的协商决策,改进合同网协商协议提高协商效率来实现敏捷调度,并提出了基于多智能体协商的调度算法来实现虚拟企业任务调度。     

基于均匀化方法的柔顺机构的拓扑优化设计

基于柔顺机构拓扑优化设计的均匀化方法,给出了柔顺机构应变能和互应变能的算法,建立了柔顺机构多目标优化设计的模型并给出了相应的求解方法。最后通过算例说明了方法的可行性。     

面向作业车间重调度的改进合同网机制研究

针对柔性作业车间动态重调度问题,提出了一种将滚动窗口技术与基于Q学习的进化规划算法相结合的重调度算法.该算法设计了局部和全局两种滚动窗口更新方法,较好地缩小了问题求解规模;并在滚动机制的驱动下,为了能够较好地吸收和修复动态事件对调度的影响,重新设计了进化过程和每一次进化的Q学习过程;通过内嵌该算法提高了合同网协商机制的学习能力;最后,通过仿真实验验证了改进机制的有效性.研究结果表明,改进的合同网协商机制与基本合同网协商机制虽然都具有良好的反应能力,但是改进机制在最大完成时间和加工时间背离两项指标上更具有优势.     

基于合同网的虚拟企业多智能体协商研究

协商是虚拟企业成员之间协作的一种实现方式。通过深入分析多智能体的协商框架、协商模型和协商过程等,在合同网协议的基础上,构建多智能体协商体系框架,并结合贝叶斯决策方法,来建立自学习协商模型。根据协商中的更新信息,实时更新智能体信念,实现多智能体协商过程的自学习功能。从而有利于提高协商效率,改善网络通信,保证虚拟企业的敏捷性和协商双方的利益。     

基于改进NSGA2算法的电力系统经济调度优化

针对目前风能、光能、柴油发电机组多能互补模型中考虑弃风光能源的浪费,在系统构建中加入电解水制氢系统和氢燃料电池系统,利用可再生能源弃电实现零碳排放制氢,增强新能源电力的消纳,建立电力系统经济调度模型。将电解水制氢系统、氢燃料电池与风光火多能互补电力系统结合,利用电力系统满足负荷后多余的可再生能源弃电进行电解水制氢,并利用氢燃料电池对不足的电力进行补足,辅助火电机组进行调峰,氢储能的加入能够提升系统对其孤岛环境的电力供应能力。提出基于一种改进非支配排序遗传算法2 (NSGA2)来求解目标函数,利用测试函数对改进前后的算法进行性能测试,通过实例数据进行模拟仿真,仿真结果表明,在不增污染气体排放量的同时降低了燃料费用,验证了在解决电力系统经济调度问题方面的可行性和有效性。     

基于有限元法的冠簧参数化仿真优化设计

针对现有一款冠簧插孔出现分离力过大导致易磨损以及寿命短等问题,提出一种参数化仿真优化方法。首先对现有冠簧进行参数化建模,并利用ANSYS Workbench软件对其进行多目标优化分析,最终选取软件拟合的最优参数作为冠簧结构设计的相关尺寸,优化结果表明,优化后的冠簧最大应力减小59.9%,分离力在满足企业要求的前提下减小62.4%,可靠性得到极大提高。最后通过试验验证,进一步验证了仿真优化结果的准确性。本文的研究成果为后续冠簧及相关产品的设计提供了新的设计思路。     

基于多特征与改进卷积神经网络的AGV实时调度研究

针对卷积神经网络应用在码头自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)的动态调度问题.设计了基于多特征的指派策略,通过对每个集装箱作业的多特征进行超前仿真评估,采用偏好函数(Preference Function)找出最佳候选作业,然后将最佳作业与其余每个作业配对形成训练样本,使用改进的基于I...     

基于多目标优化的生产调度与设备维护集成研究

为了解决生产实际中工件调度与维修计划的相互影响问题,提出基于多目标遗传算法的联合优化方案,以单机系统为研究对象,设备失效函数服从威布尔分布,考虑机器和工件的堕化效应,综合决策工件加工顺序和预防性维护时间。以工件流程时间最短化和维修成本最小化为联合优化目标,基于非支配排序遗传算法框架,提出一种新的选择机制以及去除重复个体的方法以提高种群多样性,设计改进的多目标遗传算法以求解Pareto最优解。通过不同设置下的数据实验验证了基于多目标优化的联合决策比独立决策表现更优异。实现了生产与维修部双目标之间的权衡,使决策者可根据偏好选择不同的满意解,有效协调车间的生产调度与设备维护计划。     

基于有限元法的成形磨齿机立柱增量化设计及优化

以某成形磨齿机立柱为研究对象,分析了立柱受偏重心载荷后的静力学特性,同时对立柱进行了模态分析,发现立柱在X方向上受力情况较差。在此基础上,提出了增量化设计概念,对立柱进行增量化配重设计。研究表明:该设计方法可有效减小立柱X方向上的位移与应力;使得立柱第4阶模态发生振动转移。为获得最佳的立柱静刚度以及最小的立柱增量,对增量化设计方法的参数进行了多目标优化,获得了一组最优增量化设计参数。     

基于改进PSO的可靠性稳健优化计算方法

基于现代设计方法和可靠性设计理论,建立了多目标约束优化数学模型,根据动态加速常数和速度自适应的改进粒子群算法(PSO),用编写的程序代码实现了数学模型的数值化求解。同时研究了加速常数和粒子速度的变化对优化计算结果的影响规律。算例表明,提出的可靠性稳健优化计算方法与传统方法相比,具有简便易行、能迅速得到结构可靠性稳健优化设计信息的优点,适合工程应用。     

基于SOA架构的动设备集群化监测诊断系统设计及应用研究

海洋石油平台的众多关键动设备在海洋油气生产工艺中起着重要的作用。为保障国家能源安全,紧跟目前机械行业数字化趋势,海洋石油积极开展设备设施完整性管理和数字化建设,针对关键机组开展基于在线监测系统的预测性维修。文中针对海洋石油的特点、多类型监测系统、开放性架构需求等因素,提出基于SOA架构的集群化监测诊断系统。通过应用,能够有效实现多类型机组的在线监测集群化管理和预测性维修服务。