生产调度与维护集成的多目标Lorenz非劣遗传优化

研究了一种单机环境下集成生产和维护的双目标优化调度问题。机床的故障间隔时间和平均维修时间服从指数分布,同时结合加工序列相关准备时间。预防性维护活动不能与作业加工同时进行,但与准备时间不相冲突。调度目标是同时最小化作业总计完成时间和机床不可得性。在问题建模的基础上,构造了一种基于Lorenz非劣关系的分类遗传算法(表示为L-NSGA-Ⅱ),详细设计了算法的核心部分。最后,通过大量计算实验,将L-NSGA-II算法与NSGA-II算法进行了比较分析,说明了L-NSGA-II算法的有效性。     

平行机系统生产调度与维护计划联合优化

针对平行机系统中生产调度和维护计划的联合决策问题,假设随机故障服从威布尔分布,将作业在设备上加工位置以及设备上预防性维护位置作为决策变量,以最小化最大完工时间和最小化单位维护成本作为优化目标建立了多目标优化模型.建立了基于混合编码的遗传算法,针对不同编码类型采用合适的遗传算子,并引入了自适应交叉和变异概率使算法在收敛速度和求解精度上得到较好平衡.通过与枚举算法对比,证明遗传算法具有较好的时间效率和求解精度.通过与独立决策模型对比,证明联合优化模型能更好地解决联合优化问题,提高企业整体效益.     

集成预防性维护计划的单机调度蚁群优化研究

尽管生产调度与预防性维护计划密切相关,且其共有目标都是提高机床的利用率,但是存在着调度优化上的冲突.为了综合考虑单机情形下的生产调度与预防性维护计划,提出了一种改进的蚁群优化算法,用于解决以总计作业加权完成时间和总计维护成本最小为双目标的生产调度与预防性维护计划的集成模型.同时进行了大量的仿真实验,比较结果表明提出的蚁...     

考虑合格率的MTO多阶段生产系统投产量优化

订单式生产(Make To Order,MTO)人工作业系统(Manual Operation System,MOS)是我国中小制造企业广泛采用的生产系统模式。在MTO/MOS中,产品的质量水平与工人技能水平、工作态度、身心状态及公司激励、惩罚机制等密切相关。实际中,产品的生产需要经过部分人工工序。受人的技能等因素的影响,生产过程可能会产生一定比例的不合格半成品。考虑当各阶段的合格率分别为常数、服从离散随机分布、服从连续随机分布时,对其计划投产量及生产成本进行建模、求解及优化决策。理论及算例分析表明,当不同分布下同阶段合格率均值相等时,各阶段计划投产量及生产成本在连续随机分布下是最大的,而当合格率为常数时是最小的。对于离散随机分布,当其方差越大时,对应的计划投产量及生产成本也越高。     

考虑决策者偏好的多阶段多目标生产计划研究

生产计划的制定具有不确定性,且包含的生产阶段越多周期越长,不确定性会随之增加,决策者制定生产计划就更难。通过构建灰参数线性规划模型,利用其可包含多个一般线性规划问题的特性,将生产活动的全过程分成多个连续的生产阶段连接起来,为每个生产阶段制定相应的生产计划并逐一改进,进而优化整个生产计划。通过对某多品种多阶段制造企业生产计划的不确定参数分析,利用线性规划与区间灰数优化结合的方法求解,并与传统的生产计划优化方法进行比较,验证了依据生产单元制定的不同阶段生产计划的有效性。     

采购与多层生产计划问题的协同优化

针对生产与采购这两项企业的重要活动,建立了一种采购计划和多层生产计划的集成优化模型,将采购计划、批量计划以及作业排序这三层计划问题进行综合决策。为求解该问题,设计了一种遗传算法和网络优化方法相结合的协同优化策略,遗传算法中每一个个体同时包含了批量计划和作业排序,并调用网络优化模型得出订购策略。数值仿真实验显示了提出的方法求解该类集成优化问题的良好性能。通过与独立优化方法进行比较,显示了协同优化策略的优越性。     

生产批量计划问题的干扰管理研究

以成组单元生产批量计划问题为原型,研究了在生产计划执行过程中受到机器故障干扰的调整方案.运用干扰管理方法,在扰动判定和度量的基础上,建立了考虑计划偏离度和总成本最小化的成组单元生产批量计划干扰管理模型,并设计了求解该模型的知识进化算法.当干扰发生时,系统能快速响应因机器故障造成的生产能力不足问题,重新调整生产计划.通过仿真实验,与全局重调度方案结果进行对比,验证了本干扰事件处理方法的可行性和有效性.     

热轧圆钢的轧制批量计划优化模型与算法

针对热轧圆钢的轧制批量计划编制问题,以热轧圆钢的需求为导向,综合考虑热轧和加热炉阶段的工艺要求,建立了以最小化钢坯余料浪费惩罚和相邻钢坯间跳跃惩罚为目标的数学模型,并基于约束满足技术设计求解算法.算法通过变量选择和值选择规则对待轧制钢坯进行选择、分组和序列生成操作;通过约束传播技术缩减搜索空间,并划分轧制单元;同时,将装箱启发式Best Fit Decreasing (BFD)嵌入到算法中,以优化钢坯余料浪费惩罚和钢坯属性跳跃惩罚.基于实际生产数据的仿真实验表明了模型和算法的可行性和有效性.     

多产品生产计划与设备维修整合优化模型

将有限长度的生产计划期,合理地分成若干个等时间长度的时段。基于给定的各时段每种产品的需求量以及延迟时间理论,建立数学规划模型,同时优化设备维修和生产计划问题,即确定生产计划期内对设备进行预防性维修的最优时间间隔以及各种产品在每一个时段的最优生产批量大小,使得生产计划期内的产品生产费用、库存费用、延迟交货费用、设备调整费用以及设备维修费用的总和达到最小。并运用数值案例对所建立的模型进行了计算分析。     

不完备生产与条件维护策略下的生产批量决策研究

构建了不完备生产与条件维护下的生产批量模型,采用威布尔分布的曲线分布宽度描述可靠性的退化性,考虑了曲线分布宽度为等比数列和等差数列2种模型,利用报酬更新理论求解了期望平均总成本的最小值。结果表明,第1种模型的期望平均总成本要高于设备不具有退化性的期望平均总成本,前者的条件维护的阈值、最优生产批量和维护次数都比后者的少;第2种模型的期望平均总成本总体要低于设备不具有退化性的期望平均总成本,前者的条件维护的阈值比后者的少,而前者的维护次数和最优生产批量都比后者的多。研究还发现,公比和公差是影响期望平均总成本的最重要因素,需求是影响条件维护的可靠性阈值的最重要因素。本文的相关启示可为管理者提供决策参考依据。     

考虑库存信息的钢管批量计划优化算法

在考虑库存信息的基础上对钢管批量计划优化问题进行研究,建立了批量计划轧制位置与垛位钢坯多对多关系的批量计划模型,实现对倒垛次数的优化。结合问题特征,设计了一种基于钢坯连续倒垛的两阶段批量计划优化算法：第1阶段,确定当前最优钢坯,进而搜索同垛位上的下层钢坯,匹配最佳的连续轧制钢坯;第2阶段,针对每个轧制位置搜索垛位上的连续轧制钢坯,改进第1阶段的解。通过基于实际生产数据的实验验证,相对经典启发式算法,倒垛次数显著降低,算法和模型是可行且有效的。     

多资源约束批量计划问题的分散搜索算法

为求解多资源有资源约束的生产批量计划问题,提出了一种基于分散搜索算法(Scatter Search,SS)和能力调整方法(Capacity Adjusting Methods,CAM)相结合的方法,阐明了该方法的具体实现过程。在对不可行解进行资源能力调整的实施阶段,采用"先顺序-再逆序"的方式进行处理。通过对文献中的仿真算例进行计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力、求解速度和稳定性方面的优势。     

多金属矿山工业采掘生产计划模型与优化算法

为了降低多金属矿山工业生产作业成本及保证生产连续性等目标,将矿山生产作业过程中采场至卸矿点间的生产成本归结为采掘生产作业计划优化问题,建立了多金属矿山工业采掘生产计划模型。该模型以采掘和运输作业成本最小为目标,综合考虑了矿石品位波动、采场的出矿量、采掘作业量和矿产资源利用等约束条件。将改进的量子粒子群算法应用于模型中,利用进化速度和聚集度因子对算法参数进行优化,同时提出了双可行域吸引子的粒子搜索策略,提高了算法的全局收敛速度,避免了早熟问题。以某大型多金属矿山为案例,结果表明该算法解算结果要比矿山实际生产指标、非线性规划以及标准粒子群算法结果优于95%以上,算法求解速度提高了65%左右,且该模型与优化算法满足矿山工业采掘生产计划的连续性和均衡性要求。     

多产品串并联连续生产系统主生产计划方法

某些生产过程包含了若干连续生产的流水线,其中一些是并行的,而有一些于另外一些是串行的.因此,构成了一个串并联生产系统.在多产品生产的情况下,其主生产计划问题变得非常复杂.针对这种情况,提出了将MRP与JIT相结合的解决方案.根据该方案思想建立了主生产计划模型,并采用遗传算法求解.仿真结果表明,该方案效果良好.     

基于改进粒子群算法求解单级多资源约束生产批量计划问题

本文提出了用于求解单级多资源约束的生产批量计划问题的改进二进制粒子群算法,阐明了算法的具体实现过程。通过对其它文献中的例子进行计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力、求解速度和稳定性方面都明显优于文献中的传统遗传算法和退火惩罚混合遗传算法。     

完善生产计划——通过生产计划软件优化生产

化工企业对生产计划的要求愈来愈复杂。多级、多层次的流程生产工艺和产品要求企业能够更灵活的投料、配料。此外，现今大型的康采恩公司均通过国际化的网络工厂在不同的生产和存储仓库进行配合，并将它们都纳入整个生产计划之中。Degussa公司研发生产的、使用了大约一年的商务管理工具Aerosil＆Silanes软件就是对生产计划进行优化的软件。[编者按]     

成组单元生产批量计划问题的知识进化算法

有资源约束的成组单元生产批量计划问题是一个NP难题,为有效求解该问题,提出了一种知识进化算法求解方案,并阐明了知识进化算法的具体实现过程。通过对仿真实例的计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力等方面都明显优于遗传算法。     

车间工艺/计划集成与生产控制技术研究

针对单件小批生产方式下交货期满足问题,探讨了把交货期和资源负荷作为约束前提的工艺设计方法,并结合本单位制造事业部目前生产管理现状,提出一种快速响应制造车间的生产控制和管理技术.     

基于代理模型的空投装备气囊缓冲系统多目标优化

基于有限元法和控制体积法建立装备-气囊系统有限元模型,并采用试验数据对模型进行验证。复杂气囊系统着陆缓冲过程仿真计算资源消耗大,难以应用传统迭代方法进行参数优化。为克服这些问题,结合扩展拉丁超立方设计,以最大着陆冲击加速度和最大翻转角度为响应,采用径向基函数构建代理模型。在代理模型基础上,利用多目标遗传算法对主气囊高度、横向宽度及排气孔面积等气囊缓冲系统参数进行了多目标优化。优化结果表明:优化后最大冲击加速度减小了15.5%,最大翻转角度减小了70.3%,缓冲性能与横向稳定性均有所提高。