带运输时间的无等待供应链在线调度问题研究

研究了供应链在线调度问题.该问题具有工件无等待、工序之间存在运输时间、加工时间介于一个区间等特点,制造商随时可能接到顾客订单,订单到达前,所有信息如订单数量、到达时间及加工时间等均未知.研究了在不改变已有工件调度的情况下,使用资源的可用时间区间最早完成临时订单的算法.计算机仿真表明,使用该算法求解大规模临时订单问题是十分有效的.     

动态零等待流水线调度问题的滚动策略及优化算法

针对工件动态到达的零等待流水线调度问题,提出一种基于工件的滚动策略.证明了在该策略下全局调度性能随着局部调度的逐步滚动可得到不断改善.将该策略与基于差分进化的混合算法有机结合,能有效处理动态零动态调度,滚动策略,差分进化,全局罚函数.

     

基于到达时间两台并行机上在线批调度

考虑两台同构并行机上在线批调度问题．每个批具有不确定的到达时间,一旦机器可以利用,要在当前可以利用的批中选择出合适的批,并将其中的工件调度到机器上,且工件在加工过程中不允许中断．目标函数是使调度的最大完成时间最小．给出了一个批在线调度ＲＢＬＰＴ 算法,即选择当前批中加工时间之和最大的批按ＬＰＴ 规则调度．另外,利用反证法,对算法的最坏情况进行了分析．

     

两台流水机器协调分解调度问题

研究钢管加工流程中一类新型两台机器流水车间调度问题,工件在第一台机器上加工后被分解成多个子工件.对于最小化最大完成时间的情况,给出一个多项式时间的最优算法;对于最小化最大完成时间与惩罚费用之和的情况,给出一个拟多项式时间的动态规划算法;对于考虑生产前运输的最小化最大完成时间的情况,分析了问题的复杂性.证明了第一种情况的最优算法可作为后两种情况的2-近似算法.数值实验表明了算法的有效性.

     

分布式车间调度优化算法研究综述

在分布式制造环境下, 分布式车间调度着重研究工件在工厂间的合理分配以及各工厂内的合理加工顺序, 以实现调度指标的最优化. 分布式车间调度的研究具有重要的学术意义和应用价值, 已成为生产调度领域的热点. 对 此, 围绕分布式并行机调度、分布式流水线调度、分布式作业车间调度、分布式装配调度和分布式柔性车间调度等问题, 重点综述分布式调度优化算法方面的代表性成果, 介绍分布式调度的若干应用, 最后指出有待于进一步研究的若干方向和内容.

     

免疫克隆选择算法求解柔性生产调度问题

为减少计算复杂度,将具有解决复杂组合优化问题的免疫克隆选择算法应用于求解柔性生产调度问题.首先设计一种有效的抗原和抗体的数据结构,用抗原表示待调度的生产计划,抗体表示高效的柔性生产调度结果;然后着重设计了用于产生高效的柔性生产调度结果的克隆免疫算子;最后运用该模型对一个实际生产系统进行仿真调度决策,实验评估结果验证了算法的正确性和有效性.

     

基于DEPSO 的模糊时间ZW多产品厂间歇调度

研究以最小化完工时间为目标的模糊加工时间零等待多产品厂间歇调度问题, 提出一种基于差分进化粒子群优化(DEPSO) 的间歇调度算法. 以基本粒子群算法为整体进化框架, 采用基于反向学习的方法初始化种群, 引入群体极值保持代数作为阈值, 利用基于排序的差分进化算法优化粒子个体极值位置, 改变粒子的搜索范围, 防止粒子陷入局部极值. 仿真实验验证了所提算法在解决模糊加工时间零等待多产品厂间歇调度问题上的有效性和优越性.

     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题研究

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题,采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息,引入４种模糊运算,建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法,将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型,并在多重精炼工序、多机并行条件下,应用遗传算法求解最小完成时间．最后,利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．

     

混合分布估计算法求解随机Job shop 提前/拖期调度问题

针对加工时间具有随机特性的Job shop 调度问题, 提出基于分布估计算法的混合算法. 为增强分布估计算法的种群多样性, 定义了父代工序继承率并设计一种可保留父代个体优良结构特征的重组方法, 该方法在继承父代个体优良结构特征的同时避免了非法解的产生. 在个体选择评价阶段, 采用最优计算量分配策略为每个个体分配模拟量以提高个体评价的精确性. 仿真算例表明了所提出算法的有效性和鲁棒性.

     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度串级交叉熵算法

针对加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题, 一方面考虑炉次精炼时间是运输时间和等待时间的线性增函数, 并考虑分时电价, 提出基于关键炉次的左右混合调整方法对各炉次精炼时间进行调整; 另一方面, 考虑炉次在各阶段的基本加工时间和连铸机最早开浇时间可在一定范围内选择, 提出一种串级交叉熵算法进行求解. 设计了不同的仿真实例, 并将串级交叉熵算法与改进自适应遗传算法进行比较, 验证了所提出算法的优越性.

     

基于TS／VDS算法的涤纶短纤维生产调度优化

采用禁忌搜索（ＴＳ）／变深度搜索（ＶＤＳ）混合算法对涤纶短纤维生产调度优化问题进行优化．混合算法通过改变常规ＴＳ算法邻域,采用变深度搜索技术增强了算法寻优能力．某大型石化企业实际数据的实验结果表明,该算法在寻优能力和求解时间上比常规ＴＳ算法更加有效,能够在更短的时间内获得满意解,对于解决多产品多阶段连续生产调度问题具有实用价值．

     

考虑转包的平行机供应链排序

研究一类考虑转包的供应链排序问题, 即工厂从客户处接受一批订单, 这些订单既可以由工厂完成, 也可以通过支付一定费用进行转包. 工厂需要确定被转包的订单集并安排未被转包订单的生产和运输. 针对工厂为平行机生产环境的情况, 以交货期限内完成所有订单的转包成本、生产成本与运输成本之和最小化为目标, 构建了问题的数学模型, 并设计了启发式算法. 最后通过数值实验结果表明了算法的有效性.

     

钢铁企业集团订单分配模型研究

在集团统一销售的管理模式下,如何将订单在多个成员企业之间进行分配是钢铁企业集团需要研究的重要问题．为此,在对钢铁企业集团订单分配原则进行归纳总结的基础上,建立了以集团订单排产量最大和集团利润最大为目标的钢铁企业集团订单分配多目标优化模型;同时结合问题的特点,提出了模型求解的算法流程;最后,通过应用实例验证了模型和算法流程的可行性和有效性．

     

双目立体匹配算法的研究与进展

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题.首先综合介绍了立体匹配算法的研究概况,论述了双目立体匹配算法中各种约束的核心概念和适用范围;然后重点归纳分析了立体匹配算法的分类及其发展过程中的各种演化算法,对其关键技术进行了剖析和比较,并总结了目前存在的主要难题和可能的解决途径;最后对该领域存在的问题和技术发展趋势进行了分析和讨论.

     

冷轧合同批量调度的模糊Ｊｏｂ ｓｈｏｐ模型及算法

针对冷轧薄板生产线机组设备多、产品种类多的特点,提出一种合同批量调度方法．该方法将生产合同按产品种类和交货期组批处理,建立了具有模糊处理时间的Ｊｏｂｓｈｏｐ调度模型来描述整个生产物流情况,并定义了分情况的合同批量加工时间推算规则．针对调度模型的求解,给出一种多子种群并行粒子群算法．利用宝钢冷轧薄板厂的实际生产数据进行了试运行,结果表明,该方法可大幅度提高合同交货期满意度,并能有效减少合同批量调度的工作时间。

     

免疫调度算法综述

调度问题在科学和工程中广泛存在且难以求解,人们一直寻求先进的调度算法来解决这一问题．基于生物免疫系统的计算智能发展迅速,并很快被应用于调度问题,体现了其解决调度问题的优势和特色．对此,综述了国内外免疫调度理论和算法的研究现状,介绍了基于克隆选择、免疫网络、疫苗接种等原理的调度算法,并将其按免疫机理、优化目标以及解决的问题进行分类．最后给出了免疫调度算法在各领域中的应用及其未来研究展望．

     

炼钢连铸生产调度的优先级策略混合遗传算法

针对炼钢连铸生产调度计划的可执行性要求, 考虑到生产中的设备选择及作业时间的不确定性问题, 提出一种利用任务可执行设备的加工权重赋值方法来量化描述现实生产中加工设备间的匹配关系, 并以设备选择优先级策略的形式引入遗传算法的交叉、变异过程, 按照生成可行解、再进行种群优化的分步决策方式形成混合遗传算法. 以某炼钢厂的实际生产调度数据为例进行仿真实验, 其结果表明了所提出算法的有效性.

     

基于移动机器人路径规划的鼠群算法

研究静态环境下机器人路径规划问题,并根据老鼠觅食行为提出一种鼠群算法.该算法引入环境因子和经验因子,每次搜索后对路径进行经验因子更新,通过迭代的方式寻找静态环境下机器人最佳路径.同时提出一种禁忌策略,有效地避免了路径死锁问题.理论分析和实验结果表明,该算法能使机器人在有较多障碍的环境下迅速找到一条优化路径,而且安全避碰,与同类算法相比具有一定的优越性.

     

产品开发项目的离散时间!成本!质量平衡问题研究

为在项目网络计划技术中集成规划产品开发项目的时间,成本和质量,以多模式资源受限的项目调度问题研究为基础,定义了一个能支持产品开发项目优化控制的离散时间,成本和质量平衡问题模型.根据产品开发项目的特点,通过人力资源价格计算产品开发项目成本,采用质量功能展开技术对项目质量进行量化计算.最后给出一个求解该问题模型的分枝剪切算法,并通过一个项目实例对模型和算法进行验证.

     

基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.