并行可替换机床混合流程调度算法研究

针对并行机床混合流程调度特性，分析了两种可替换加工情况调度问题的特点，考虑到调度目标是使所有任务有两台并行机房上的加工时间跨度最小，在此基础上作出了两个相应的推理。推理1得出了一台同机床可以替换时的优化调度方法，推理2得出了两台机床都可以作为替换机床时的优化调度方法，并在分析定界法的基础上，给出了两台并行可替换机床两种情况下的优化调度算法，最后通过仿真实验证明了本算法的有效性。     

两阶段混合流程调度问题研究

根据两阶段混合流程调度的特性，对于第一阶段有一台机床，第二阶段有两台并行可替换机床的调度问题，在分枝定界算法和Johnson规则的基础上提出了3种启发式优化调度算法，使得加工时间跨度最小，并根据不同的情况给出了判别算法效率的下边界，对这3种算法的优化效果进行了仿真试验，通过对大量计算结果的分析，分别得出了3种启发式算法的优化效果。     

混合流程生产系统优化调度模型

混合流程加工系统是一种集离散加工与流程加工为一体的生产加工系统，为对混合加工系统进行优化调度，提出了一种分层调度模型，这种建模方法简化了混合流程加工系统模型．根据分层建模方法建立了二层生产成本模型，上层为总体任务进入混合流程系统分批调度模型；下层为一批任务在混合流程系统内调度模型，这样可以使优化过程简单、可靠。     

车间作业的混合组合规则调度方法

分析多种类型零件投放车间时根据零件工艺路线特点，在不同机床上选用适当的启发式调度规则，实现车间调度周期内的多规则混合调度（ＭＤＲ－ＭｉｘｅｄＤｉｓｐａｔｃｈｉｎｇＲｕｌｅ）的方法。实验结果表明，针对具体加工任务和加工资源特点，通过有限步的仿真搜索所形成的多规则混合调度，算法性能比通常所采用的针对所有机床的单规则调度算法有明显提高。该方法已应用于作者开发的车间控制器中。     

混合流程生产系统优化调度方法研究

混合流程优化调度问题是当前研究的一个热点. 在对混合流程分层建模的基础上,采用启发式分枝定界算法对生产调度进行优化,优化目标函数为生产成本最小. 根据生产条件,推导出了5个优化规则,利用这些规则构建了启发式分枝定界算法. 为了较全面地优化生产成本,在优化过程中不仅考虑了加工任务的排序及起始时间,还考虑了库存对加工成本的影响.     

JIT方式下的单机分批调度问题研究

准时生产意义下的调度问题，是当前调度领域研究的一个主要方面，针对单机分批作业准时生产方式，研究了不允许出现拖期的批调度问题，目标是使得加工总成本最小，目标函数不仅考虑了提高惩罚，还考虑了机器的加工费用，为了确定最优分批与各批次的开始时间，给出了两个推理的三个规则，并根据推理规则给出了一个有效的启发式算法，使得目标函数最小，应用实例说明了该算法的正确性与有效性。     

混合关键任务可靠调度方法与调度性分析

为了解决云计算环境下混合关键性任务的可靠调度问题,提出了一种基于主副版本两阶段的混合关键任务可靠调度方法．算法首先对需要调度的混合关键性任务进行优先级划分,按照调度截止期最短的原则将主版本任务调度到目标虚拟机上,对副版本任务按照复制成本最低的原则使用重叠方法进行调度;再对调度到不同虚拟机上的主副版本任务进行可调度分析,对于不能满足分析的任务启动更高关键性等级进行处理．实验结果表明了混合关键任务可靠调度方法具有较高的可靠性和负载平衡能力．     

一类面向任务的快速调度算法的研究

为了迅速有效求解作业车间大规模调度问题,克服常规调度算法求解时间长、效率低下、只能适应小规模系统求解的缺点,提出一种基于快速搜索可行调度时间的面向任务的调度算法.该算法依据某一调度目标计算每道工序的可行调度时间,将不同的操作以顺序加工或逆序加工的方式分配至给定能力约束的机器上,通过储存和不断更新每台设备有效调度时间缓冲区的方法,减少工序在每台设备上可行调度的搜索时间,较大地提高了计算效率.仿真结果验证了该算法为解决大规模调度和实时调度问题提供了崭新的思路.     

实时系统混合任务低功耗调度算法

针对包括周期任务和非周期任务的混合任务集,利用动态电压调节(DVS)技术,提出一种混合任务低功耗调度算法。该算法包括两个阶段,第一阶段计算出离线状态的静态速度;第二阶段通过回收空闲时间调节任务的运行速度。仿真实验表明:本文算法比现有的混合任务低功耗调度算法节约27.35%的能耗。     

机器有等待的工件具有区间限制两台同构并行机上批在线调度

研究两台同构并行机上的批在线调度问题,工件以批方式到达且每个批中有m个工件,每个工件的处理时间限定在一个区间上,只有当前批中工件全部加工完成后才可以加工其后面的工件,目标函数是使最大完成时间最小。针对这一问题,给出了1个批在线启发式调度算法,在同一批中的工件按LPT规则调度。对算法的最坏情况进行了分析并给出了算法的最坏情况比与批中工件数有关,并由计算机程序进行了验证。     

Dynamic Scheduling of Flexible Job Shops

Aim of this research is to minimize makespan in the flexible job shop environment by the use of genetic algorithms and scheduling rules. Software is developed using genetic algorithms and scheduling rules based on certain constraints such as non-preemption of jobs, recirculation, set up times, non-breakdown of machines etc. Purpose of the software is to develop a schedule for flexible job shop environment, which is a special case of job shop scheduling problem. Scheduling algorithm used in the software is verified and tested by using MT10 as benchmark problem, presented in the flexible job shop environment at the end. LEKIN software results are also compared with results of the developed software by the use of MT10 benchmark problem to show that the latter is a practical software and can be used successfully at BIT Training Workshop.     

求解多目标柔性作业车间调度问题的离散人工蜂群算法

作业车间调度问题是一类典型的组合优化问题,要求多个作业在不同的机器上进行加工,目的是获得最好的作业加工序列,以满足特定的性能指标。柔性作业车间调度问题是对传统的作业车间调度问题的进一步扩展,由于求解的复杂性,使得传统方法很难在有效的时间内获得问题的最优解。人工蜂群算法是近年来提出的一种受生物行为启发的优化算法,该算法主要通过模拟蜜蜂的觅食来实现问题的求解。提出了一种离散的人工蜂群算法于求解柔性作业车间调度问题,算法通过交叉方式来搜索潜在的更好的蜜源,并采用自适应的变异策略来降低早熟收敛的可能性。最后通过对比实验证明算法对于求解多目标柔性作业车间调度问题是有效的。     

时间槽在印染车间调度中的应用

面向作业调度在当今实际生产企业作业车间调度中得到普遍的应用,其基本思想是将作业一个个地安排到工作机器上。该文介绍了一种印染行业的作业车间调度模型及其处理过程,并给出了基于时间槽的求解算法。该算法通过将指定工序的可行调度起始和结束时间以逆排方式安排到有限能力的工作机器上以达到最大接近交货期的目的,通过对每一机器有效时间槽的操作来减少在每一机器上可行时间槽的搜索时间,从而提高了计算效率。     

流水车间调度问题的启发式算法研究

针对以完工时间最小为目标的流水车间调度问题,对问题的定义进行了全新的推导和分析,从数学的角度进一步挖掘出问题的本质特征.在控制第一台机器和最后一个工件加工时间的基础上,尽量压缩每个工件在加工前的等待时间,以提高算法的实际效果.模拟实验的结果表明,新的启发式算法具有很好的性能,使用新算法计算得到的调度序列平均质量以及算法本身的稳定性方面均明显优于与之具有相当算法复杂度的其他启发式算法.     

Scheduling a three-machine no-wait flowshop with separated setup time

Consider the three-machine no-wait flowshopscheduling problem where n given jobs are to be pro-cessed on the three machines in the same technologicalorder,and the operation of each job has to be pro-cessed from start to end without interruptions on or be-…     

加工时间可控的同时加工排序问题

同时加工排序和可控排序是两类很重要的现代排序模型,有着深刻的实际背景和广阔的应用前景,已经取得许多有意义的成果,然而,还没有看到把两者结合起来的研究。把这两类排序模型相结合,讨论加工时间可控的同时加工排序问题:工件可以有不同的加工时间,每个加工时间对应一个控制费用,所有工件在单台机器上平行同时加工,即同时加工的一批工件的加工时间等于这批工件中所有工件加工时间的最大者;分别使误工工件个数和最大延迟加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标。讨论了这两个问题的最优解的性质,并以此为基础提出了相应的动态规划算法。     

柔性车间调度的新型初始机制遗传算法

为了提高柔性作业车间调度求解遗传算法（GA-Ⅰ）的初始种群质量,提出一种基于短用时和设备均衡策略的机器链优化初始方法.运用均匀设计原理对每道工序的具有最短加工时间的可选机器进行均匀组合,形成机器分配链优化遗传算法（GA-Ⅱ）的初始群体|采用均匀设计法构造不同权值,形成机器总负荷和机器负荷方差的不同加权组合以构造机器链优化的适应度函数|通过GA-Ⅱ计算产生定量优化的机器分配链群体.将上述机器分配链优化群体作为柔性作业车间调度问题遗传算法（GA-Ⅰ）的机器链初始群体,并利用混合方式的交叉与变异在工件和工序级尺度上进行遗传操作,实现了FJSP的高效求解算法.通过典型算例验证了该方法的可行性和有效性.     

Job shop scheduling problem with alternative machines using genetic algorithms

The classical job shop scheduling problem (JSP) is the most popular machine scheduling model in practice and is known as NP-hard. The formulation of the JSP is based on the assumption that for each part type or job there is only one process plan that prescribes the sequence of operations and the machine on which each operation has to be performed. However, JSP with alternative machines for various operations is an extension of the classical JSP, which allows an operation to be processed by any machine from a given set of machines. Since this problem requires an additional decision of machine allocation during scheduling, it is much more complex than JSP. We present a domain independent genetic algorithm (GA) approach for the job shop scheduling problem with alternative machines. The GA is implemented in a spreadsheet environment. The performance of the proposed GA is analyzed by comparing with various problem instances taken from the literatures. The result shows that the proposed GA is competitive with the existing approaches. A simplified approach that would be beneficial to both practitioners and researchers is presented for solving scheduling problems with alternative machines.     

混流企业中基于瓶颈的启发式算法的应用

提出了一个基于瓶颈的启发式算法来解决非相关平行机台的混合流程型企业的排序问题.该算法主要通过3个步骤来完成上述问题的排序,首先确认瓶颈阶段;然后采用基于瓶颈的方法产生最初的排序次序;在最初的排序基础上采用基于瓶颈的插入方法产生最后的排序.应用该算法可以较好地解决这类NP困难问题的排序.