网络化制造环境下任务调度的非合作博弈模型及实现

传统的任务调度主要定位在单个制造车间或单元层面，难以满足网络化制造环境下的客户竞争和加工设备的跨车间甚至企业的分布式特性的调度需求。针对该问题，采用博弈论理论，构建一种网络化制造环境下任务调度的非合作博弈模型，将对任务调度的优化求解转化为对寻求非合作博弈模型的Nash均衡解。同时，采用遗传算法实现了对非合作博弈模型模型的具体解算，系统的运行实例表明了该任务调度模型和实现方法的可行性。     

客户竞争驱动的任务调度非合作博弈

从客户竞争需求的角度出发,在分析其提交制造任务的各自利润最大化(重点考虑任务的完成时间)调度目标的基础上,针对传统的任务调度策略、方法和模型的不足,采用博弈论,提出并构建了一种具备完全信息的非合作博弈的任务调度模型。在该任务调度模型中,来源于不同客户的制造任务被映射为博弈模型中的局中人,与各制造任务所包含的工序集对应的可选加工设备被映射为各制造任务的可行方案集,各制造任务加工完成时间的倒数被映射为其收益函数。据此,对上述任务调度目标的求解就等价为寻求该任务调度模型的Nash均衡点,对Nash均衡点的具体求解,采用遗传算法实现。最后给出具体的实例来验证其可行性。     

基于改进自适应遗传算法的网格任务调度算法

针对网格环境动态多变性的特点,对网格环境任务调度中的遗传算法进行研究,提出一种改进的自适应遗传算法.通过对影响遗传算法行为和性能的关键参数交叉概率与变异概率进行分析,提出利用自适应思想以及表征调度性能的种群适应度对交叉概率和变异概率合理选取的自适应遗传算法,使交叉概率和变异概率能随种群适应度自动调节、改变.试验结果表明,改进的自适应遗传算法能使网格任务调度具有较好的种群自适应度,从而表明该方法的有效性.     

面向多制造任务的工艺路线优化决策方法研究

针对制造企业中多制造任务的竞争性问题，根据每个制造任务的可行工艺路线集，以制造任务的各自最短完工时间为目标，提出并构建了一种非合作博弈的多任务工艺路线优化决策模型。博弈模型分为工艺路线优化决策阶段和任务调度阶段，前者为后者提供局中人集，后者为前者提供Nash均衡解集，从而实现多制造任务的最优工艺路线的动态决策。采用遗传算法对博弈模型进行具体解算，实例验证了博弈模型的可行性。     

基于Stackelberg博弈的多V2M电力交易研究

提出了采用Stackelberg博弈研究多V2M分时电价交易模式的一般模型及分析方法。根据分布式发电出力和系统负荷分布,以多个含有电动汽车的微电网为研究对象,对多V2M进行博弈方分类,在场景描述的电力交易环境下建立了两级Stackelberg博弈模型;严格证明了售电主导方和购电跟随方的两级Stackelberg博弈均衡的存在,并提出了相应的求解流程,求解24 h内系统分时电价。研究将传统价格模型和Stackelberg博弈模型进行对比,算例结果证明了博弈模型的有效性,所提出的模型和结论均具有一定普适性,为多V2M系统的发展方向和管理措施提供了理论依据。     

分布式制造中任务调度的安全策略研究

在分析公共密钥框架（PKI）机制的基础上，研究分布式制造中任务调度的安全策略，并以CAPICOM安全组件作为底层开发包，设计该安全策略。     

服务型制造混合供应链的协调研究

研究了由销售商、服务商和集成商组成,由制造商主导的服务型制造混合供应链(Service-oriented Manufacturing Hybrid Supply Chain,SMHSC)的协调问题。产品需求受服务商的服务努力水平和市场随机因素共同影响。利用Stackelberg博弈模型,论证了单纯的收益共享契约不能协调服务型制造混合供应链,而在此基础上设计的服务努力成本分担模型能够协调。研究表明:混合供应链协调时有效收益共享和成本分担参数必须满足两个线性关系和一定的取值范围,在这样的条件下可以确保混合供应链参与方都能获得超额利润,维持供应链的健康运行。     

网格支持下的服务型制造模式研究

服务型制造是最近由中国学者提出的一种新的先进制造模式,是服务业与制造业融合的产物。论述了服务型制造模式的内涵、需要解决的关键问题;基于网格技术及网格制造的理念与方法,提出网格支持下的服务型制造模式的概念模型。并建立了基于网格的服务型制造系统的体系结构。     

21世纪的先进制造模式——服务型制造

分析了世界制造业变革的新趋势，提出了适应制造和服务相融合趋势的先进制造模式——服务型制造。相比于传统制造模式，服务型制造模式具有整合、增值和创新等新特点。在分析中国制造业发展面临的问题基础上，提出发展服务型制造有助于提高中国制造企业的竞争力，促进制造业结构升级和区域经济的均衡发展。最后，指出了服务型制造研究中亟待解决的新问题。     

轴承产业的服务型制造模式

针对当前中国制造业的发展形势和轴承产业存在的问题,在介绍服务型制造模式的基础上,剖析了面向轴承产业的服务型制造价值创造机理,提出了轴承产业的服务型制造组织模式;以服务型制造的理念,搭建了轴承产业的服务型制造网络平台。     

基于博弈论的虚拟制造网络车间调度优化方法

针对虚拟制造网络中的车间调度问题,提出了一个非合作博弈调度优化模型,将车间调度问题转化为一场博弈。在分析该博弈调度模型的理想纳什均衡存在性的基础上,提出了D最小纳什均衡的概念。结合虚拟制造网络中车间调度问题的特点,设计了染色体编码与解码方案以及适应度函数,提出了一种基于遗传算法的博弈调度求解算法来求得该博弈调度模型的D最小纳什均衡。在若干基准实例上验证了该方法的有效性。     

任务负载竞争下制造资源配置的非合作博弈方法

在制造资源配置过程中,针对不同生产设备为了追求任务负载而存在的自由竞争关系,引入博弈论描述设备之间在任务负载上的相互制约关系。提出基于非合作博弈的制造资源优化配置方法,把生产设备映射为非合作博弈制造资源优化配置模型的局中人,建立局中人的策略及其收益函数。利用模糊聚类分析的方法对博弈局中人进行聚类,进行Nash均衡的求解。通过实例与遗传算法、禁忌搜索、粒子群算法进行比较,结果表明基于非合作博弈的制造资源优化配置方法获得的任务负载策略能够保证生产设备总体具有更高的利用率,由此,验证了算法的有效性和正确性。      

一类解决车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了一种混合调度算法。该算法采用3种提高效率的策略:(1)采用基于机器的分段编码方式,使编码简单直观,并且编码空间小。(2)采用4-2选择代替常用的转轮选择方式,既保留了优秀个体又维持了群体多样性;(3)采用基于关键路径的邻域产生函数和变异算子,缩小了搜索邻域。实验表明该算法具有较高的求解质量和效率。     

求解车间调度问题的改进型自适应遗传算法

针对作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,借鉴内分泌激素调节机制,提出了一种新颖的改进型自适应遗传算法.通过引入自适应交叉概率和变异概率因子,克服了传统的遗传算法在解决生产调度问题时存在的搜索精度低和收敛性难以控制等问题,并在Microsoft Visual C++6.0中实现了该算法.通过一个10工件、10机器作...     

面向绿色制造的一类模糊调度模型及其算法

绿色制造是一种综合考虑环境影响和资源效率的现代制造模式，由于其生产系统的复杂性和不确定性，使得工序的加工时间和生产成本等数据用模糊数表示更加符合生产实际。为优化调度过程中的产品质量、生产成本、资源消耗、环境污染和生产周期，建立了面向绿色制造的模糊调度模型。将多目标遗传算法与模糊优选技术相结合对该模型求解，并用案例验证了模型的实用性和算法的可行性。     

双资源多工艺路线作业车间模糊调度问题研究

在研究双资源、多工艺路线作业车间调度的基础上,从实际作业车间调度系统存在大量不确定因素的情况出发,建立了模糊调度的数学模型。以最小完工时间和平均满意度最大为优化目标,基于遗传算法,对算法中初始种群的构造、适应度计算、遗传操作等方面进行了研究;应用改进的遗传算法,求解最优调度工序。最后给出了实例仿真和结论。     

基于JIT的非等同并行多机调度问题的混合遗传算法

针对一类NP完全问题的多目标、非等同、并行多机作业调度问题,设计了一个混合遗传算法。该算法在设计过程中针对该问题的特点,设计了一种动态适应度函数;将求解单机问题最优解的有效算法混合在编码方案中,设计了一种不包括作业顺序的简单编码方案,从而降低了算法的实现难度,并提高了执行效率。数值仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、优化效果好等特点,适合于求解较大规模的问题。     

模具企业车间作业计划中的关键路径及其求解算法

提出了模具企业车间作业计划中关键路径的概念，分析了关键路径的特点；设计了关键路径的逆推搜索算法，并通过算例对算法进行了详细说明和验证；对车间作业计划编制过程中的关键路径进行了讨论。     

基于遗传算法的模糊目标柔性作业车间调度问题

针对实际作业车间调度问题目标的多样性及其不确定性,提出了一种新的柔性作业车间调度问题模型和处理方法,并在遗传算法中加以实现。计算结果表明,该问题模型能较完整地反映生产实际中调度目标的要求。