基于效率函数求解单件车间调度问题算法的完善

单件小批量生产形式下的单件车间（Job-shop)调度是生产计划中的一个重要问题，本文在文献[1]提出的求解Job-shop调度问题的动排算法及调解算法的基础上，做出了进一步的修改和完善，在调解算法中引入了交换与移动相结合的机制以提高调解效率，并在VBA For Projcet2000中实现了该算法，经分析及实验验证，利用这种算法求解Job-shop调度问题，可得到十分满意的结果。     

免疫算法解决车间生产调度问题方法综述

 车间生产调度问题是典型的NP问题,近年来随着免疫算法的出现和发展,用来解决车间生产调度问题的免疫思想和方法也层出不穷。本文对克隆选择算法解决生产调度问题的各个步骤所采用的方法进行总结,分析了各种方法的适用范围,为设计更好的算法奠定了良好的基础。     

双资源生产车间调度问题的研究

将遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)相结合研究了双资源生产车间的调度优化问题,该混合算法将机床设备和工人合理地分配给加工任务,使评价性能指标获得最优。通过与国内外学者的算法进行比较,本算法获得的生产周期最短,机床利用率和工人利用率都较高,并且在某些情况下,平均流动时间也较短。因此可以证明本算法具有一定的优越性。     

基于效率函数求解单件车间调度问题算法的软件实现和实例分析

单件小批量生产形式下的单件车间（Job-shop）调度是生产计划中的一个重要问题。西方在文献[1]提出的求解Job-shop调度问题的初排算法及调解算法的基础上，做出了进一步的修改和完善，在调解算法中引入了交换与移动相结合的机制以提高调解效率；在软件实现中引入了“虚工序”的概念，并在“VBA ForProject2000中实现了该算法。经分析及实验验证，利用这种算法求解Job-shop调度问题可得到十分满意的结果。     

基于混合遗传算法的车间生产调度问题研究

解决车间生产调度问题的目的不仅仅是为了缩短生产周期,更重要的是为了提高生产效率,降低生产成本。现大部分国有制造企业在车间生产过程中采用的是人工调度,调度时主要依赖于调度经验,调度效率不高且易出错。将遗传算法和模拟退火算法相结合,提出了解决车间调度问题的混合遗传算法,并给出了一种编码方法以及建立了相应的解码规则。遗传算法的引入保证了解的全局最优性,仿真后表明了该混合算法的可行性和有效性,且能够有效地提高搜索效率,改进了收敛性能。     

单件生产系统的启发式动态调度算法

提出了单件生产系统（one－of－a－kind production,OKP）的一种新的启发式动态调度算法。在研究的单件生产系统中,每个产品都拥有各自的树形工艺路线,而且按照指数分布时间间隔随机地逐个到达系统。目标是使得系统中所有产品的平均逗留时间最短。为解决此问题,建立了单件生产系统动态调度问题的数学模型,通过构造所有产品剩余工作量衰减的期望轨迹来设计了一种启发式动态调度策略,并通过仿真对这一策略的性能进行了评估。     

一种求解单件车间调度问题的单亲遗传算法

针对单件车间凋度问题,设计一种基于整数编码的单亲遗传算法。该算法既具有单亲遗传算法运算量小、不存在“早熟收敛”现象等优点,在编码中又体现了单件车问调度的“保序性”等工艺约束条件,增强了调度算法的整体性能。对不同规模的FT类问题的仿真结果表明,该算法的收敛速度随着问题规模的增大而加快,并在求解单件车问调度问题时能得到稳定的满意解。     

有优先顺序约束的单件车间调度问题的一种启发式算法

本文研究单件车间调度优化问题，针对工件之间存在的加工顺序关系，给出了逆推算法对各工件的交货期进行预处理，将问题转化为一般单件车间调度问题，在此基础上运用合适的调度规则，构造了具有一定优度的启发式算法。     

基于遗传算法的作业车间调度优化

将遗传算法和启发式调度规则相结合，研究了具有柔性加工路径的作业车间的智能优 化调度问题，调度规则的引入使该算法具有较高的搜索效率，遗传算法的引入保证了解的全 局最优性，对照算例，表明该算法在求解性能和效率两方面均具有显著的优势．     

单件车间生产作业计划的模糊化启发式算法

本文给出了编制单件车间生产作业计划的一种实用算法。针对工件之间存在的加工顺序关系,引入“组装树”的概念。在传统调度法则基础上,对影响排序的两个重要参数——工序的“准备就绪时间”和“余下加工时间”在量化上进行模糊处理,引入模糊算子α、β,构造了模糊化启发式算法,使MWKR(Most work Remaining)和SPT(Shortest Processing Time)调度法则在工序的准备就绪时间或余下加工时间基本相近时有效地发挥作用,兼顾了组装件中长周期工件优先安排。此算法运行速度和运行结果均明显优于经典的启发式算法。     

作业车间环境下的采购-生产-配送联合调度模型

针对生产-配送联合调度（IPDS）模型较少考虑复杂生产环境以及采购环节的问题,建立了在作业车间环境下,以最小化订单完成时间为目标的采购-生产-配送联合调度（IPPDS）模型,并采用改进的动态人工蜂群（DABC）算法进行求解。根据IPPDS问题的特征,首先,采用二维实数矩阵的编码方式,实现任务（加工与运输）与资源（设备与车辆）的匹配关系;其次,采用基于工艺过程的解码方式,并在解码过程中针对不同任务设计了满足约束条件的方法,来保证解码方案的可行性;最后,在算法过程中设计了引领蜂与跟随蜂的动态协调机制和局部启发式信息。通过实验给出DABC适当的参数区间,对比实验结果表明,IPPDS策略相较于分段调度和IPDS策略,调度时间分别缩短了35.59%和30.95%;DABC相较于人工蜂群（ABC）算法求解效果平均提升了2.54%,相对于改进的遗传算法（AGA）求解效果平均提升了6.99%。因此,IPPDS策略能更快速地满足客户需求,而DABC算法既减少需设置的参数,又具有良好的探索和开发能力。     

汽车冲压车间生产调度仿真系统的设计

生产调度是冲压车间生产管理的基本内容,通过仿真方法可以优化生产调度,提高生产线的利用率。通过分析某汽车制造企业冲压生产线的工艺流程和调度要求,提出了有关合理假设,以最大化节约时间成本为指导思想,建立了汽车冲压车间生产调度仿真模型。在仿真算法设计原则基础上,详细说明了算法的执行流程。最后简单介绍了系统的功能,并给出一个生产调度实例。实例结果表明该系统能获得合理的调度方案,适用于企业冲压生产线的调度问题。     

汽车冲压车间生产调度仿真系统的设计

生产调度是冲压车间生产管理的基本内容,通过仿真方法可以优化生产调度,提高生产线的利用率.通过分析某汽车制造企业冲压生产线的工艺流程和调度要求,提出了有关合理假设,以最大化节约时间成本为指导思想,建立了汽车冲压车间生产调度仿真模型.在仿真算法设计原则基础上,详细说明了算法的执行流程.最后简单介绍了系统的功能,并给出一个生产调度实例.实例结果表明该系统能获得合理的调度方案,适用于企业冲压生产线的调度问题.     

基于HGA的冲压车间生产计划与调度的集成优化

根据车身厂冲压车间和生产库房的实际情况，研究了冲压件成批生产的Job—shop车间生产计划和凋度的集成优化问题，给出该问题的非线性混合整数规划模型，并采用混合遗传算法进行求解。遗传算法中，给出一种新的启发式规则来改善初始解集，通过与递阶分解方法进行比较，得出该算法对求解该类问题有着很好的效果。     

基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.     

一类Job- shop 车间生产计划和调度的集成优化

讨论一类Job—shop车间的生产计划和调度的集成优化问题，给出了该问题的非线性混合整数规划模型，并采用混合遗传算法进行求解。该模型利用调度约束来细化生产计划，以保证得到可行的调度解。在混合算法中，利用启发式规则来改善初始解集，并采用分段编码策略将计划和调度解映射为染色体。算例研究表明，该算法对求解该类问题具有很好的效果。     

生产调度算法的研究

本文发展了文献⑴的排序算法并提出了加班算法，适用于小批量，多品种生产的调度。     

基于调度规则和免疫算法的作业车间多目标调度

利用动态在线调度方法对动态环境下的作业车间进行研究,采用优先级调度规则对大量调度案例进行求解,针对7个调度目标,从备选调度规则集中选出了单个目标下性能最优的调度规则;为实现调度规则的动态选择以适应多目标调度,基于免疫系统中的独特型网络理论,设计了一种免疫调度算法．根据算法,定义了有效的抗体和抗原结构,并通过抗体间亲和力计算、抗体浓度计算、抗体选择等关键步骤,实现对调度规则的动态控制．仿真测试数据表明,所设计的免疫调度算法能根据不同的车间情况,快速选出不同的调度规则满足多个调度目标,有效解决了作业车间多目标调度问题．     

数字车间生产调度原型系统及调度仿真

文章介绍所开发的一个基于Agent的数字车间的生产调度原型系统,包括它的组成、结构、平台选择和软件运行环境等方面的内容;并结合一个实际的生产任务,对车间调度系统对生产任务的招投标过程进行了仿真。     

遗传算法在车间作业调度中设计与应用

在现代制造业中,其核心是生产管理、调度理论和技术。本文结合背景单位的车间生产管理系统的设计过程,首先进行了详细的分析,其次探讨了车间作业计划的排序问题在实现上的流程和具体实现方法,通过对一些算法特点的比较和对系统总体设计方案特点的分析,进而引入了遗传算法（Genetic Algorithms）在软件层面上的实现过程,最后应用于生产加工。本文根据制造车间的运行机制、管理模式、以及各个加工流水线的功能和联系,并对零件生产过程中的各个信息进行了采集,运用遗传算法来实现车间的作业调度问题。