多工艺路线的批量生产调度优化

以优化生产周期为目标,研究了多工艺路线的批量调度问题,提出了一种基于工序优先级的调度算法,并将该算法嵌入到遗传算法中,得到了全局优化的批量调度算法。遗传算法搜索最佳染色体,调度算法把染色体解码为调度。在调度算法中,采用了3种提高生产率的策略,即区分批量启动时间与工序加工时间,在工件到达机床之前做好准备工作;把一批工件分成多个小生产批次,每批次独立加工:一批工件加工部分后就运向后续加工机床,缩小后续机床的等待时间。仿真表明,该调度方法能取得较好结果。     

考虑串行工序紧密度的择时综合调度算法

针对目前综合调度算法在处理一般综合调度问题时为了兼顾加工工艺树中工序的并行处理,忽略串行工序之间紧密度,影响调度结果的问题,提出考虑串行工序紧密度的择时综合调度算法。该算法提出工序序列排序策略,从工艺树的整体结构出发,将其划分成内部工序只具有串行关系的工序序列,根据工序序列的长短确定其调度顺序;提出择时调度策略,结合工艺树自身特点,为调度工序选择若干合法加工时间点,分别在每个时间点调度工序,得到该工序的试调度方案集合,从其中选择加工总用时最小的方案作为工序调度方案,若不唯一,则选择工序加工时间最早的方案。实例表明,该算法既保证并行工序的并行处理,又有效提高串行工序的紧密度,优化了综合调度的结果。     

存在多设备工序的综合调度算法

针对工序集中存在需要多台设备协同完成加工的多设备工序的综合调度问题,提出一种把多设备工序设计成在多个相关设备上同时加工的多个虚拟工序的方法。该算法把产品加工树转化为多设备工序被设计成虚拟工序组的虚拟加工工艺树,为了优先调度虚拟工序组,将虚拟加工工艺树分解为以虚拟工序组为根结点的子树和剩余标准工序组成的子树,优先调度以虚拟工序组为根结点的子树;当以虚拟工序组为根结点的子树不唯一时,按子树上虚拟工序组个数多少确定子树的调度次序;对每个以虚拟工序组为根结点的子树,优先调度虚拟工序组个数较多的路径上工序;为了使相关虚拟工序同时开始加工,提出虚拟工序动态调整策略。理论分析和实例表明,所提出的调度算法能够较好地解决存在多设备工序的综合调度问题。     

加工工序非紧密衔接的车间调度策略

针对以往车间调度算法忽略非紧密衔接工序调度,从而导致调度结果不精确这一情况,提出了一种考虑工序间空闲时间延迟约束的调度策略,即解决加工工序非紧密衔接调度问题的方法。该方法在对由延迟约束造成的工序非紧密衔接型调度问题进行定义和研究的基础上,提出了标准工序、延迟工序和扩展加工工艺树概念。设计了一种将延迟约束转换为顺序约束的转换策略,使得转换后的非紧密衔接工序变为虚拟紧密衔接工序,并可采用经典车间调度算法调度。实例验证表明,该调度策略可有效地解决非紧密衔接工序调度问题,可在不增加算法复杂度的情况下,得到更为实用的调度方案。     

基于择时的二车间综合调度算法

针对现有二车间综合调度算法在处理具有相同设备资源的二车间综合调度问题时,注重工艺树的横向并行处理,忽略纵向串行工序之间的紧密度,将二车间均衡处理或减少工序迁移次数一并做为调度目标导致不必要时间开销的问题,提出了基于择时的二车间综合调度算法。同时,提出了工序序列排序策略,将加工工艺树划分为若干工序序列,并根据其路径长度确定调度次序;提出了二车间择时调度策略,为工序寻找加工开始时间和加工车间,生成使当前部分产品加工总用时最小的工序调度方案。若该方案不唯一,则选择在二车间中该工序加工结束时间最早的工序调度方案。所提算法既保证了并行工序的并行处理,又有效地提高了串行工序的紧密度,避免了无效工序迁移带来的时间开销。通过实例说明了所提算法的有效性。     

柔性作业车间动态调度方法研究

针对一类复杂工序的柔性作业车间的动态调度问题,提出了一种基于工序树的调度方案及算法。调度算法中采用多叉树形式的工序树,工序树是一种适用于作业车间调度的柔性工艺规划描述方法,工序树经过泛化和变形可以涵盖多种具体的工序样式。调度算法通过通信网络实时地获取加工车间中设备的工作状态,结合加工任务中所有产品的状态变迁,依据由加工任务的约束条件预先确定的优先调度规则,动态地生成加工任务作业进程表。算法实例的结果验证了调度方案及算法的有效性。     

存在设备无关延迟约束的综合柔性调度算法

针对加工和装配综合的柔性调度中忽略工序间存在设备无关延迟约束导致调度结果不精确的问题,提出存在设备无关延迟约束的综合柔性调度算法。该算法通过将设备无关延迟时间转换为设备无关延迟工序,提出存在设备无关延迟约束的综合柔性调度工艺模型;通过将设备无关延迟约束工序转换为顺序约束工序的策略,将存在设备无关延迟约束的柔性加工问题转换为一般柔性加工问题;对一般柔性加工问题采用短用时策略和设备均衡策略确定标准工序的加工设备,将一般柔性加工问题简化为一般综合调度问题并用长路径优先策略调度;对于路径长度相等且在同一设备上加工的标准工序,提出调度前续短路径策略选择调度工序。实例表明,该算法通过考虑设备无关延迟约束时间使综合柔性调度的结果更精确并且能减少产品总的加工时间。     

前移存在调整时间综合调度工序的算法

针对目前存在调整时间的综合调度算法只考虑快速插入调整时间实现调度方案,没有考虑调整时间会随工序次序改变影响调度结果的问题,提出通过改变工序调度次序前移存在调整时间综合调度工序的算法。该算法在保证相关工序不后移的条件下,通过改变相同加工设备上具有相同工艺紧后工序的工序调度次序,从而改变工序之间的调整时间,使调整工序最晚结束时间提前,使其工艺紧后工序开始时间有可能提前,从而实现提高设备利用率,提前产品最终完工时间。实例表明该算法可获得存在调整时间的综合调度问题的更优解。     

基于启发式倒排算法的配合加工调度问题研究

实际生产中的配合加工调度问题是生产调度理论研究的一个难点,它既要考虑常规调度标准约束,还要考虑工件与工件之间的配合工序约束.以最短加工时间为目标函数,建立配合加工调度模型,并采用启发式倒排算法对其进行求解.该算法能有效保证工件交货期,最后以一个实例验证算法的有效性.     

非紧密衔接工序动态车间调度算法

对于实际生产中经常出现的非紧密衔接工序调度问题,提出一种将非紧密衔接工序变为紧密衔接工序的转换策略,用该策略在对工序间延迟约束进一步研究的基础上,提出标准工序、延迟工序和扩展加工工艺树概念.通过对拟关键路径法和最佳适应调度法算法进一步完善,设计一种通过优先调度延迟工序,对标准工序分批采用拟关键路径法和最佳适应调度法,同时考虑关键设备上标准工序尽量紧凑的具有非紧密衔接工序的动态调度算法.实例验证表明,所提出的调度算法不仅能够较好地解决更具实际意义的动态非紧密衔接工序调度问题,而且能够扩展解决动态紧密衔接工序调度问题.     

[工艺规划与装配线平衡]两阶段混合算法求解集成工艺规划与调度问题

提出了求解集成式工艺规划与车间调度问题的两阶段混合算法。在工艺规划阶段,使用遗传算法为每个工件生成可选的近优工艺路线集,动态地为车间调度阶段输入已确定的工艺路线;在车间调度阶段,使用蜜蜂交配优化算法快速寻优,设计了蜂王婚飞的流程以保证算法的全局搜索能力,构建了基于不同邻域结构的工蜂培育幼蜂局部搜索策略。使用基准测试集对提出的方法进行验证,并与现有算法进行对比,计算结果证明了提出方法的有效性。     

An improved genetic algorithm for integrated process planning and scheduling

Process planning and scheduling are two of the most important functions involved in manufacturing process and they are actually interrelated; integration of the two is essential to improve the flexibility of scheduling and achieve a global improvement for the performance of a manufacturing system. In order to facilitate the optimization of process planning and scheduling simultaneously, a mathematical model for the integrated process planning and scheduling (IPPS) is established, and an improved genetic algorithm (IGA) is proposed for the problem. For the performance improvement of the algorithm, new initial selection method for process plans, new genetic representations for the scheduling plan combined with process plans and genetic operator method are developed. To verify the feasibility and performance of the proposed approach, experimental studies are conducted and comparisons are made between this approach and others with the makespan and mean flow time performance measures. The results show that the proposed approach on IPPS has achieved significant improvement in minimizing makespan and obtained good results for the mean flow time performance measure with high efficiency.     

基于双反馈控制和分阶段调度的光纤生产调度

针对光纤生产中生产计划执行过程存在的生产定单产出数量不精确、完成时间难以控制等问题进行分析,提出建立基于双反馈控制和分阶段的生产调度系统对生产定单生产进行控制。该生产调度系统在光纤生产流程中设置三个反馈点：拉丝产出、筛选产出和入库,分别负责反馈生产流程各部分的生产情况,实时获得生产定单生产情况变动信息,及时掌握生产动态。通过对这些信息的处理并将其与计划相比较从而得出差异,形成调整指令,实时地控制原材料的投入量,提高生产定单产品生产数量的精确度;根据光纤生产特点将调度过程划分为两个阶段,采用不同的调度方法对定单生产进行调度,并在第二阶段引入台阶调度法,以牺牲部分控制精度的代价提高调度效率,缩短生产定单结束阶段的生产时间。案例证明所提方法的有效性。     

流程工业生产计划与调度系统的组态平台技术

由于流程工业生产计划与调度软件系统开发过程复杂、可重用性差,提出了一种流程工业生产计划与调度系统开发的组态平台技术方法.该方法以图形化组态的方式对系统进行设计和开发,并可以链接各种定制的算法,达到快速生成系统软件的目的.以此方法为基础,研制出了用于开发流程工业生产计划与调度软件系统的组态平台软件.实际应用结果表明,该组态平台软件使用简单、通用性强,可以有效提高流程工业生产计划与调度系统的开发效率.     

基于混合遗传算法的动态车间调度系统的研究

分析了生产工艺计划与车间调度系统的集成原理，提出将CAPP模块与基于周期和事件驱动的滚动窗口调度有机地相结合，从而实现工序分段设计的CAPP系统和基于周期和事件驱动的滚动窗口再调度策略的生产调度系统的集成。在建立集成模型的基础上，对算法进行研究，把简单遗传算法（SGA）和模拟退火算法（SA）有机结合，使算法优化机制融合和优化结构互补，形成高效的混合遗传算法，使集成系统能适应连续加工过程中复杂的环境变化并高效地完成实时处理，减少突发事件造成的工序大范围的重新设计。实例验证了系统的可行性和有效性。     

An optimization tool for operational tolerances allocation, work in process inventory minimization, and machines assignment in a discrete part manufacturing environment

In the last two decades, many researchers have addressed the superior system performance resulted from the integration of process planning and scheduling functions. However, most of the published solution methods in this field fall short in three accounts. First, while integrating with scheduling, they ignore the checking of process planning feasibility with respect to tolerances allocation. Thus, operational tolerances may stackup beyond the blue print tolerances making the process plans infeasible. Second, they ignore the machines capabilities during the integration modeling which make these solution models practically inapplicable. Third, they focus on time consideration, such as makespan or lateness, and do not consider manufacturing cost related to operations-machines assignment. This paper presents an innovative model for the integration of process planning and scheduling in a job-shop environment. The model simultaneously serves three purposes: allocating operational tolerances while minimizing its manufacturing cost, minimizing the work in process inventory, and figuring the operation-machine assignments. The preemptive-goal programming method is used to solve the proposed multiobjective non-linear mixed integer model, and an implementation example is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed modeling approach.     

工艺设计对生产调度结果的影响

提出了集成环境下工艺设计和生产调度的并行实现方法 ,讨论了备选工艺计划对调度结果的影响规律 ,给出了可实现多工艺备选的调度算法。仿真试验表明 ,增加工艺路线可以使零件的流通时间大大减少 ,资源利用率显著提高 ,是提高整个生产系统效率的有效途径     

分段式车间作业调度算法

车间作业调度问题是制造系统运筹技术、管理技术与优化技术发展的核心。本文对离散作业型 (Job Shop)车间中的作业调度问题做了探讨 ,并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法。通过对一个实际车间作业调度仿真比较 ,此算法运算速度比最短加工时间 (SPT)和最少工作量剩余 (L WR)算法快 ,其调度结果具有可执行性     

Optimization of multi-objective integrated process planning and scheduling problem using a priority based optimization algorithm

For increasing the overall performance of modern manufacturing systems, effective integration of process planning and scheduling functions has been an important area of consideration among researchers. Owing to the complexity of handling process planning and scheduling simultaneously, most of the research work has been limited to solving the integrated process planning and scheduling (IPPS) problem for a single objective function. As there are many conflicting objectives when dealing with process planning and scheduling, real world problems cannot be fully captured considering only a single objective for optimization. Therefore considering multi-objective IPPS (MOIPPS) problem is inevitable. Unfortunately, only a handful of research papers are available on solving MOIPPS problem. In this paper, an optimization algorithm for solving MOIPPS problem is presented. The proposed algorithm uses a set of dispatching rules coupled with priority assignment to optimize the IPPS problem for various objectives like makespan, total machine load, total tardiness, etc. A fixed sized external archive coupled with a crowding distance mechanism is used to store and maintain the non-dominated solutions. To compare the results with other algorithms, a C-matric based method has been used. Instances from four recent papers have been solved to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed method is an efficient approach for solving the MOIPPS problem.     

订单型企业多目标生产计划的制定及其调度

针对制定订单式小批量生产计划问题,提出了一种使用动态随机投入产出函数来制定多目标生产计划的方法。针对生产调度问题,提出了联合使用最长加工时间优先(LPT)与遗传算法(GA)的混合遗传算法(HGA)来求解混合流水线的调度,并给出了一种新的编码方法,选择了相应的交叉和变异方法。研究结果表明,该计划制造方法能较好地满足订单型企业的随机性要求,而且生产计划编制效率高。该编码方法在保证染色体合法性的同时也保证了算法本身的随机性。某轧辊厂的实际案例分析结果也验证了所提出的订单型企业多目标生产计划的制定及其调度方法的可行性。