基于多目标遗传算法的综合利用水库优化调度图求解

分析了常规方法求解综合利用水库调度图存在的问题.提出了一个基于遗传算法的调度图求解模型.模型同时以保证率和缺水量为目标,直接以调度图的基本调度线为决策变量,通过水库的模拟运行结果评价可行解,然后利用遗传算子不断改进调度线,能搜索得出调度图的非劣解集.实例计算结果显示多目标方法较传统仅以保证率为目标推求调度图的做法合理     

全员预防性维修

改善现有设备维修方式中所存在的维修费用高、设备利用率低等弊病的同时 ,应执行好全员预防性维修 (TPM )计划。强调设备操作人员的全面参与和企业领导的重视、支持 ,以适应市场经济的要求 ,从而做到降低设备维修成本 ,提高维修质量 ,使企业在市场经济的洪流中具有更稳固、更强大的竞争力     

协同遗传算法和多Agent系统的生产调度优化

建立了动态多Agent的生产调度模型,该模型从整体角度优化整个生产过程,在不确定的情况下,完成动态生产调度,使各个生产车间相互配合以得到最小加工时间。针对此模型,设计了一个协同遗传算法对调度进行求解。仿真实验表明,动态多Agent调度模型对生产的计划与实行起到了关键的作用。     

多产品半柔性并联生产线预防性维修调度模型研究

针对半导体芯片封装测试工厂多产品和半柔性并联生产线的预防性维修调度问题,提出了以生产时间最大化为目标函数,以多产品情况下生产线柔性限度、各产品所需的生产时间要求、预防性维修宽放区间、维修班组数量为约束的多产品半柔性并联生产线预防性维修调度的模型.将该模型应用于某芯片封装测试工厂的多产品半柔性并联生产线的预防性维修调度,...     

柔性作业车间多目标调度优化研究

研究了多目标柔性作业车间调度问题（FJSP）,提出了一种基于Pareto的混合遗传算法,并建立了包括生产周期、总拖期时间和机床负载在内的多目标优化模型．该算法采用基于工序的编码方式和活动化解码方法,将Pareto排序策略与Pareto竞争方法结合起来．为了保证解的多样性,采用小生境技术并同时使用多种交叉方法,用Pareto解集过滤器保存进化过程中的最优个体,防止最优解的遗失．算法最后给出问题的Pareto最优解集．仿真试验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决多目标FJSP．     

面向ISPKN钢铁流程生产计划与调度系统研究

针对钢铁流程的特点,研究了钢铁产品线组合计划、产品综合生产计划、连续流程生产计划以及混合流程生产计划和钢铁流程知识网框架,基于遗传算法对上述的生产计划与调度进行了仿真研究,计算结果表明所建立的模型具有较好的针对性,效果较好。     

多目标优化模型在工程网络计划中的应用研究

探讨工程工期、成本和资源均衡的多目标优化模型,建立多目标规划模型,利用网络计划软件和目标规划计算软件,对网络进行优化,从而使工程网络计划达到总体最优。通过工程实例对建立的多目标优化模型进行验证,并绘制出优化前和优化后的双代号时标网络图,以说明该模型的优越性和可行性。     

考虑周期预防性维护的异速并行机集成调度研究

针对异速并行机系统,考虑机器具有周期预防性维护的不可用约束,建立生产调度与预防性维护集成优化的混合整数规划模型。基于改进LPT的机器负载均衡技术与基于最小装箱松弛法的单机调度优化算法,设计了有效的启发式算法HCA,与Cplex的数据试验比较表明,对于中小规模问题其解与最优解或低界的百分比误差小于10％。设计了结合装箱算法的混合遗传算法HGA,与HCA对比的数据试验表明,对于大规模问题HGA表现更加优异。通过与独立决策比较的数据实验证明了生产调度与设备维护的联合决策模型效果更优,可有效协调车间生产与维修的总体计划。     

考虑系统时变效应与预防性维护的平行机调度

实施预防性维护(PM)能改善晶圆制造厂离子注入工序中设备状态从而改善晶圆卡（lot）加工时间延长的问题,基于此,研究考虑系统时变效应与预防性维护的平行机调度问题. 以最小化最大完工时间为优化目标,建立包括设备可靠性以及工件实际加工时间约束的数学非线性规划模型. 设计求解该模型的学习型遗传算法(LGA),针对问题特性引入最优支配规则改进变异操作,构建预防性维护知识库指导进化后期预防性维护决策,以提升算法质量. 算例实验结果表明,改进的学习型遗传算法能有效应对系统时变效应对生产调度的影响,减少最大完工时间,具有实用价值. 通过灵敏度分析实验研究晶圆卡对设备状态衰退的敏感程度和预防性维护对调度决策的影响,为实际车间调度提供决策支持.     

基于产能约束下的APS管理系统的应用研究

针对国内机械制造行业生产计划排程发展现状,分析了机械制造行业使用ERP系统中生产计划排程存在的缺陷,利用高级生产计划排程（APS）理念,研究了适用于面向订单生产的机械制造企业基于产能约束下的生产计划排程管理系统,以实现生产作业计划的排程、实时调度和生产过程的实时控制。     

零等待flow shop多目标调度的混合差分进化算法

针对具有零等待约束的flow shop问题,以总流程时间和最大完工时间为多目标,提出一种结合多目标变邻域搜索的混合差分进化算法(multi-objective differential evolution hybridized with variable neighborhood search,M DEVNS)进行求解。提出一种基于改进Naw az-Enscore-Ham(NEH)规则的多样化种群初始化方法;设计了差分进化的变异、试验、目标个体更新操作;为提高多目标搜索能力,在算法的进化中混合了一种多目标变邻域搜索方法。通过Taillard标准测试算例的计算试验,证明了MDEVNS算法获得的Pareto前沿解在多样性和性能方面要优于多目标模拟退火算法和非支配排序遗传算法,验证了MDEVNS算法求解多目标零等待流水车间调度问题的有效性。     

电力系统检修计划优化问题研究

随着电力系统规模不断增大和结构趋于复杂化,如何适当制定电力网络检修计划就成为一个非常重要的问题,因为其影响电力系统运行的安全性、可靠性和经济性。在过去的20多年中,国内外在这一领域已经做了相当多的研究工作。在此背景下,对电力系统检修计划优化问题的研究历史、现状和有待研究的问题做了比较系统的总结和展望。首先介绍了电力网络检修方式的发展历程。在此基础上,针对现有的电力网络检修优化模型,从目标函数和约束条件两方面进行了系统的总结和分析。之后,分类阐述了现有的检修计划优化求解方法。最后,指出了电力网络检修优化领域有待研究的问题和面临的挑战。     

Multi-objective optimization of membrane structures based on Pareto Genetic Algorithm

A multi-objective optimization method based on Pareto Genetic Algorithm is presented for shape design of membrane structures from a structural view point.Several non-dimensional variables are defined as optimization variables,which are decision factors of shapes of membrane structures.Three objectives are proposed including maximization of stiffness,maximum uniformity of stress and minimum reaction under external loads.Pareto Multi-objective Genetic Algorithm is introduced to solve the Pareto solutions.Consequently,the dependence of the optimality upon the optimization variables is derived to provide guidelines on how to determine design parameters.Moreover,several examples illustrate the proposed methods and applications.The study shows that the multi-objective optimization method in this paper is feasible and efficient for membrane structures;the research on Pareto solutions can provide explicit and useful guidelines for shape design of membrane structures.     

车用空调冷凝器性能多目标优化方法

针对车用空调平行流冷凝器的性能优化问题,将冷凝器划分为3个相区,分别为过热区、两相区和过冷区.通过划分微元并通过比焓或干度逐一判断所属相区并进行计算的方式,基于ε-NTU法建立结构参数与性能参数之间的数学关系,通过运行实验验证了该换热计算模型.利用多目标遗传算法(MOGA)分别获得双目标优化与多目标优化的Pareto最优解集,比较了两者的优劣.结果表明,采用MOGA能够解决车用空调平行流冷凝器性能优化问题,相对双目标优化具有更好的优化效果.通过对优化点进行分析,分别获得最佳综合性能、最佳运行性能、小型轻量化3种优化方案,其中综合性能优化方案提升换热效率4.7%、降低压降4.5%,体积和质量分别减小10.5%和6.4%.     

基于ERP车间作业调度问题的成本优化模型

车间作业调度问题是最困难的组合优化问题之一，也是计算机集成制造系统中的一个关键环节，在实际生产中广泛应用.根据工厂车间生产模式给出了基于工序模式的编码设计方式,并基于这种编码方式对车间作业调度的成本模型做了优化.该模型是一个在时间、可重复使用和不可重复使用资源约束下的多模式车间作业调度问题，加入了不同工序在不同模式下的最小延迟，从而使基于该模型的车间作业调度问题能够达到时间-成本双优的效果.