批量生产柔性作业车间优化调度研究

在批量生产柔性作业车间调度问题中,不但要考虑路径选取和加工排序两个子问题,而且工件还可被分割为多个子批量,不同子批可选择不同工艺路线。该问题是对传统柔性作业车间调度问题(FJSP)的扩充,它更接近于实际生产调度问题。针对问题的特点,提出了一种基于遗传算法的柔性分批调度算法。在算法中,提出了一种基于"游标"的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的染色体编码方法。该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。通过实例仿真,对算法性能进行分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。     

多目标柔性作业车间调度优化研究

提出了一种集成权重系数变化法和小生境技术的混合遗传算法,建立了包括时间、成本、交货期满意度和设备利用率在内的多目标优化模型。采用基于工序的编码方式和“间隙挤压法”活动化解码方法;遗传算子包括选择、交叉、变异3种类型;选择操作采用轮盘赌选择方式。为了保证解的收敛性和多样性,采用了精英保留策略和小生境技术。交叉操作采用线性次序交叉方式;变异操作采用互换操作变异方法。染色体的适应度是各个目标函数的随机加权和。仿真实验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题。     

面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型

合理的调度方案能有效降低柔性作业车间总能耗。针对柔性作业车间中加工工件种类多、单批工件数量大、加工工艺路线柔性大等问题,研究一种面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型。分析柔性作业车间中工件加工过程能耗特性,以车间总能耗最低和完工时间最小为优化目标建立了多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型,并采用多目标模拟退火算法对模型进行优化求解。通过算法优化得到的调度方案与经验调度方案的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

模糊分布式柔性作业车间调度优化

针对考虑工件加工时间不确定性的模糊分布式柔性作业车间调度问题(fuzzy Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, fDFJSP),将加工时间用三角模糊数表示,以最小化最大模糊完工时间为优化目标,提出一种改进的人工蜂群算法进行求解。针对fDFJSP的分布式特点,设计了基于车间-工序-机器的三层编码方式,针对不同编码层,采用多种混合搜索策略,以提升算法的邻域和全局搜索能力。为测试算法的性能,设计了2组实验对5个算例进行测试,并与代表性算法进行对比。结果表明,所提算法结果总体优于其他对比算法,能够有效求解具有模糊加工时间的模糊分布式柔性作业车间调度问题。     

MES柔性作业车间调度优化算法的研究

MES即制造企业生产过程执行系统,是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。针对MES生产调度模块的柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多阶段优化调度算法。在算法的第一阶段借鉴了基于工序顺序与基于机器相结合的编码方式,提出了基于矩阵序列的分层式编码方式,在选择操作前设计一种基于第三层高位编码值的淘汰机制;第二阶段结合通过删减网络的神经元或连接来降低网络复杂度的思想,提出一种遗传算法与神经网络算法结合的小范围竞争择优策略,并在交叉操作中提出了双层交叉操作以及分层交叉操作;第三阶段在变异操作后增加一种基于相似度值提高种群多样性的方法。经过仿真实验证明了该算法的优良性。     

多目标柔性作业车间分批优化调度

为解决多目标柔性作业车间分批调度问题,提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法。提出了一种基于游标的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的粒子编码方法,使得该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。算法引入了决策者的偏好信息,用于引导算法的搜索方向,使搜索结果集中于决策者感兴趣的Pareto边沿,避免了决策者在众多非劣解中做出困难选择。通过实例仿真,对算法性能进行了比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。最后,从生产实际出发给出了算例,证明了算法的有效性和对生产实践的指导作用。     

柔性作业车间调度的演化策略优化

采用演化策略算法求解柔性作业车间调度问题,提出一种三维个体编码方法用于映射加工路径和工序排序。采用一种基于两点交叉互换的重组算子,并采用对个体中的基因值进行随机更新的变异算子。最后通过算例对演化策略算法进行验证,实验结果说明演化策略算法是有效的和可行的。     

低能耗柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间低能耗调度问题,对机床运行模式下能源消耗特点和完工时间进行了研究。建立了以能源消耗和完工时间为目标函数的多目标优化模型;结合该模型特点,采用目标加权法,得到了能源消耗和完工时间两个变量加权求和的最小值;针对遗传算法单一染色体在解决较复杂问题时,无法准确表达问题解的缺点,设计了多层编码策略,对柔性作业车间制造过程中工件加工顺序和机床选择进行了优化,实现了面向能耗优化的多目标柔性作业车间调度;在Matlab环境中对生产实例进行了仿真。实验结果表明:在加入低能耗要求的车间调度中,基于改进遗传算法的调度策略是可行和有效的,决策者可根据偏好在一系列可行解中进行选择,以提高解的合理性、科学性。     

多目标批量生产柔性作业车间优化调度

研究批量生产中以生产周期、最大提前/最大拖后时间、生产成本以及设备利用率指标(机床总负荷和机床最大负荷)为调度目标的柔性作业车间优化调度问题。提出批量生产优化调度策略,建立多目标优化调度模型,结合多种群粒子群搜索与遗传算法的优点提出具有倾向性粒子群搜索的多种群混合算法,以提高搜索效率和搜索质量。仿真结果表明,该模型及算法较目前国内外现有方法更为有效和合理。最后,从现实生产实际出发给出多目标批量生产柔性调度算例,结果可行,可对生产实践起到一定的指导作用。     

柔性作业车间调度多策略果蝇优化算法研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了融合多种策略的果蝇优化算法,以最小化最大完工时间为目标,生成合适的调度方案。在该算法中,采用反向学习策略进行种群初始化,改善初始解的质量。其次引入变邻域搜索算法作为果蝇的嗅觉搜索策略,提升局部搜索能力;在此基础上,提出能够增加种群多样性的位置重构策略,根据嗅觉搜索后种群的平均适应度值将果蝇动态地划分为先进子种群和普通子种群,普通子种群以先进子种群为目标进行位置重构,先进子种群相互为目标进行位置重构,避免搜索陷入局部最优。最后,设计正交实验探究变邻域搜索参数对算法性能的影响,并确定相关参数合适值;通过计算多个标准测试集基准算例,得到每个测试集的最优解及平均解,并与现有算法的计算结果进行对比,验证了改进策略的有效性及所提算法的优越性。     

柔性作业车间批量划分与并行调度优化

针对柔性作业车间分批调度中因批次数量划分的随机性,导致最优分批方案存在搜索空间大、效率低的问题,提出试探法,使分批具有方向性、搜索空间可预测,从而得到合适的批量划分。进而提出相同工件同批工序间、不同工序间可并行的车间调度算法,与传统的批量调度结果相比,该算法可缩短生产周期、提高车间生产效率、减少批次数量、降低车间管理复杂度。采用上述方法对批次数量进行划分并使用并行算法对划分后的工序进行调度,实验结果表明,该方法在快速找到合适分批方案的同时优化了调度结果。     

基于柔性作业调度的离散制造车间布局优化研究

针对车间生产调度人员需要进行多目标的调度决策,以大连市某企业空调制造车间为例,首先建立了以最大完工时间最小、总延期时间最小、总提前期时间最小、设备总负荷最小、单台设备的最大负荷最小、总生产成本最低、工件搬运次数最少的多目标车间调度模型。然后提出了基于工件加工工序和加工设备的两层编码的改进遗传算法,再次通过层次分析法确定各个子目标的权重,对不同量纲的子目标进行模糊无量纲化处理,并通过综合评价指标确定pareto解集的最优调度方案。最后根据工件加工工艺线路对车间设备进行环形布局优化,建立了环形布局优化模型,并通过实例分析验证了该算法的可行性。     

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。     

具有柔性加工路径的作业车间批量调度优化研究

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP- hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序可以由一个机床集合中的多台机床完成加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法以适用于批量调度 ,并分析了几种批量调度方案 ,最后给出了这些调度的仿真结果 ,证明单件最佳调度不适合扩展成批量最佳调度     

基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。     

具有柔性加工路径的作业车间智能优化调度

用遗传算法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 ,提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法 ,将加工计划与生产调度同时考虑 ,避免了加工计划和生产调度相脱节的弊端。最后给出了此调度算法的仿真结果 ,证明该算法是可行的 ,并获得优异的结果     

柔性作业车间调度优化的改进遗传退火算法

针对更符合实际生产的柔性作业车间调度问题(FJSP)及其NP难得特性,在已有遗传退火算法(GASA)的基础上,提出了改进的遗传退火算法(EGSA),以便更高效地解决FJSP问题。在算法的操作上,引入了S-自适应遗传算子以及非齐次的降温策略,不仅能对交叉和变异概率进行自适应非线性调整而且还能很好的控制温度的下降,增补了遗传算法的进化能力。最后,将提出的EGSA算法通过3个基准问题仿真,统计结果表明了算法的可行性和有效性,同时也说明提出的算法在求解FJSP问题方面具有高效性和精确性;在收敛性能方面与传统算法相比具有更好的鲁棒性和收敛性。     

基于滚动时域优化策略的柔性作业车间动态调度研究

根据传统柔性作业车间静态调度模型很难适应实际生产过程中动态性和不确定性的特点,通过对动态环境下柔性作业车间调度问题的研究,构建以生产系统最大完工时间最小为优化目标的数学模型。基于滚动时域优化基本框架,设计一种生产设备出现故障情况下周期和事件混合驱动的动态调度策略。同时,采用一种扩展的基于工序和设备双层染色体编码的遗传算法来对动态调度模型进行求解。最后,通过对某一具体生产车间实例进行仿真求解,验证该动态调度策略的可行性和有效性。     

基于遗传算法的柔性车间作业调度研究

阐述了对基于遗传算法的柔性车间作业调度进行研究的重要意义及其研究现状,分析了传统算法应用于车间作业调度过程中出现的问题,论述了在柔性车间作业调度中运用遗传算法的可行性。     

基于动态事件的柔性作业车间重调度节能优化

为了解决机械加工过程中出现紧急任务插单或机床故障等动态事件干扰调度方案执行,导致原调度方案能耗增高、完工时间延长等问题,研究了一种考虑紧急插单和机床故障动态事件的柔性作业车间重调度节能优化方法。首先分析了动态事件下柔性作业车间的工件加工过程能耗特性,然后以总能耗最低、完工时间和鲁棒性最小为优化目标建立了面向节能的动态重调度优化模型,并提出基于多目标引力搜索算法的重调度节能优化求解方法,最后通过案例对比分析,验证了所提方法的有效性。