机器混合故障下柔性作业车间鲁棒调度方法

柔性作业车间机器在生产过程中时常发生退化故障和突发故障,针对这种混合故障,考虑用预防性维护来防止退化故障,通过插入缓冲时间的方式来吸收突发故障的影响。分别以工序最终完工时间期望值和各工序加工完成时间的延迟总和期望值为质和解的鲁棒性指标,建立柔性作业车间鲁棒性调度优化模型,并设计引入混合故障概率矩阵的改进遗传算法对模型求解,联合决策工序加工顺序、预防性维护位置和缓冲时间位置,同时优化调度方案的鲁棒性。最后通过数值实验与对比分析验证了此鲁棒调度方法能有效应对车间混合故障造成的扰动。     

随机工时下的多目标柔性作业车间鲁棒调度问题

针对工时不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题,采用2个不确定参数描述随机工时的波动程度和约束条件允许违背程度,将不确定条件下的柔性作业车间调度问题模型转换成确定条件下的鲁棒对等问题模型。在算法设计中采用全局非支配解集保存每代进化过程中产生的非支配解,并选择全局非支配解集中的个体参与变异操作。在交叉和变异操作之后,设计了一种基于变邻域结构的局部搜索策略。最后,运用该算法求解经典基准算例,验证了其有效性。     

随机工时下柔性加工车间的鲁棒优化调度方法

为了提高柔性加工车间调度方案的可行性、保障生产过程的稳定性,提出一种鲁棒优化调度方法。引入两个不确定参数来描述随机工时的波动程度和约束条件的允许违背程度,提出随机变量服从概率分布时一般线性规划问题的鲁棒优化方法。采用该方法将含随机工时而难以求解的随机型柔性加工车间调度模型转化为确定型鲁棒对等模型。基于该模型,将随机工时融入适应度函数中,结合遗传进化的全局优化和邻域搜索的空间拓展能力研制出鲁棒调度算法,同步实现工件排序和机器分配的双重决策。案例测试表明,所提方法可以在较短计算时间内、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。     

带缓冲时间的不确定性作业车间鲁棒调度研究

对机器故障下的作业车间鲁棒调度问题进行了研究。根据威布尔概率分布函数和故障浴盆曲线将不确定的机器故障转化为定量化的故障区间,建立带缓冲时间的性能鲁棒调度优化模型。用遗传算法求解该模型过程中,确立带缓冲时间的鲁棒解码规则,且交叉片段在整个父代中搜索与片段对等的基因,有利于扩大交叉范围。最后的仿真实验表明,优化模型保证了调度的鲁棒性,提出的改进遗传算法对问题求解的有效性。     

混合流水车间调度问题研究综述

混合流水车间在流水车间的基础上,在所有或部分阶段引入多台可选择的并行机器,提高了车间的生产能力和柔性,是车间调度领域的研究热点之一。按阶段数和机器特征对混合流水车间调度方法进行了综述,系统总结了实际工程背景下相关扩展问题的研究现状,并指出了当前研究中存在的问题和可能的解决途径。结合运筹学的发展趋势,对混合流水车间调度在新兴领域中的应用前景进行了探讨。最后,指出了未来若干可能的研究方向。     

考虑批量的多目标柔性作业车间鲁棒调度

针对多品种小批量的柔性作业车间调度问题,构建了多目标柔性作业车间鲁棒调度模型,在模型中考虑了工件分批加工、批量启动时间和机器故障等因素。基于以上因素的特点,设计了有效的染色体编码方法、染色体解码策略及机器故障仿真算法。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Ranked Genetic Algorithm,NRGA)的基本框架,设计了多目标优化算法,并采用有效的交叉和变异算子避免产生非法解。通过对算例的仿真实验,验证了构建的模型和设计的求解算法能够有效提高调度的鲁棒性,有效避免实际调度性能的恶化。     

不确定因素扰动下多目标柔性作业车间鲁棒调度方法

为了求解工件到达时间、加工时间、排队规则出错三个不确定因素作用下的多目标柔性作业车间调度优化问题,研究了由遗传算法和离散仿真、层次分析法相混合的混合遗传算法。该问题以最大流程时间短、工序分配均衡、设备平均利用高为优化目标,且带有工艺和设备约束条件。首先应用离散仿真法求解各优化目标的鲁棒性指标值,再应用层次分析法计算可行解的适应度,从而达到一致性评价可行解的目的,得到鲁棒性好的近似最优解。通过与应用松弛法的遗传算法进行对比测试实验,证明了由该算法得到的近似最优解具有更好的鲁棒性。     

加工时间不确定的柔性作业车间鲁棒调度方法

针对中小批量环境下加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用冗余处理方法构建了以最大完工时间为目标的鲁棒调度模型。为降低算法的搜索规模和提高算法的求解速度,提出了顺序搜索机制,并设计两阶段遗传算法,分阶段获取冗余状态和最优结果。采用某柔性生产线的数据进行正交试验,优化了算法关键参数,并构建了柔性生产线仿真模型,对调度结果的鲁棒性和优化目标性能进行了分析。结果表明,该算法在目标性能和鲁棒性上都显著优于标准遗传算法,能有效处理加工时间不确定的柔性作业车间调度问题。     

JIT柔性混合流水车间生产调度问题研究

针对混合柔性流水车间多种工艺路线的生产调度问题,分析了生产工艺计划与车问调度系统的集成原理,建立目标模型,通过将简单遗传算法加以改进,在建立集成模型的基础上,对算法进行研究,把进化后的遗传算法（SGA）和改进的模拟退火算法（SA）有机结合,使算法优化机制融合和优化结构互补,形成较为高效的混合优化算法,并对问题进行求解。最后给出了一个具体算例,验证算法的有效性和先进性。     

双资源约束的鲁棒Job Shop调度问题研究

针对机器-工人双资源约束下加工时间具有随机性的Job shop调度问题(Job shop scheduling problems,JSSP),考虑工人熟练程度差异和工人数量不足的约束,采用鲁棒调度的方法建立机器-工人双资源约束的鲁棒Job shop调度模型(Dual-resource constrained robus...     

混合多处理机任务作业车间调度问题的仿真研究

针对现代钢结构制造企业车间生产中工件的一道加工工序需要不止一台处理机(工人、设备等)同时加工处理的情景,建立了混合多处理机任务作业车间调度模型。同时,结合企业生产过程中快速改变生产环境的生产方式,利用PlantSimulation仿真软件实现仿真模型。此外,针对遗传算法局部搜寻能力较弱设计混合优先调度规则的混合遗传算法对仿真模型进行优化。最后,通过算例对仿真模型和优化算法进行验证,并针对某钢结构车间的实际生产问题进行调度安排。     

[车间调度]混合布谷鸟算法求解绿色流水车间调度问题

为协同考虑经济因素和环境因素,求解了优化目标为最小化最长完工时间和碳排放总量的多目标置换流水线车间调度问题（MOPFSP）。提出了一种混合布谷鸟算法（HCS）求解2台机器以上的MOPFSP问题。采用LOV规则将HCS算法中的个体从实数向量转换成工件排序,使其可在MOPFSP的解空间中进行搜索;设计了一种自适应步长控制因子,用于控制算法进化阶段的搜索范围;提出一种多邻域局部搜索,用于对HCS算法全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。由于融合了基于布谷鸟算法的全局搜索和多邻域局部搜索,故HCS算法可有效求解MOPFSP。仿真实验和算法对比验证了HCS算法求解MOPFSP的有效性。     

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。     

带多处理器混合流水车间调度问题的混合鱼群算法

针对带多处理器的混合流水车间调度问题(hybrid flow shop scheduling with multiprocessor task problems),以最小化所有工件的最大完成时间(makespan)为优化目标,提出一种融合了改进的人工鱼群算法和禁忌搜索算法的混合算法。首先改进人工鱼群算法相关行为及实验优选算法参数,提高了人工鱼群算法收敛速度和精度;然后结合人工鱼群算法收敛快和禁忌算法局部搜索能力强的特点,利用改进的人工鱼群算法进行全局搜索,获得较好的优化解域,再通过禁忌算法在优化解域内进行局部寻优,得到一个最终满意的优化解。基于180个标准算例,算法实验结果表明混合算法的优化性能明显优于禁忌算法和粒子群算法,并且很接近改进的遗传算法。     

面向云制造的混流混合车间调度问题

为解决云制造环境下混流混合车间的生产调度优化问题,综合考虑混流装配与零部件加工的集成优化以及外协云任务与自制任务的协同调度,建立了以最小化最大完工时间、均衡化零部件生产和最大化零件车间机器利用率为优化指标的多目标车间调度模型。基于零件分批和车间调度的两阶段求解策略,设计了一种两级递阶结构的混合生物地理学优化算法,采用在迁移算子中嵌入差分进化算法的变异策略来提高算法的搜索效率。最后,通过实例验证了模型和算法的有效性。     

常规混合流水车间调度问题的等价变换

常规混合流水车间调度问题具有多阶段、同速平行机、总完工时间最小化等特征,它是研究混合流水车间调度问题最为自然的起点。对于此类NP难问题的基本性质的研究还不够充分,其算法设计缺乏系统的理论知识指导。因此,针对常规混合流水车间调度问题的性质展开研究,探讨了调度问题的可逆性特征,并在此基础上分析了基于逆序变换进行问题求解的可行性,为算法设计提供了理论依据。     

一类机器人操作手的鲁棒最优控制

在这篇文章中我们扩展了[1]中的理论框架,描述了非线性最优鲁棒控制问题;特别地,我们把非线性鲁棒控制问题转化为最优控制问题.具体是根据系统的不确定性,通过适当的选择目标函数使最优控制的解满足鲁棒控制问题的解.这篇文章的主要优点在于为实现非线性控制器的设计提供了很好的方法它不仅保证了在不确定性存在时的鲁棒稳定性,而且使问题的求解变得简单.     

用遗传算法求解一类不确定性作业车间调度问题

对具有不确定加工时间和交货期窗口的一类作业车间调度问题进行了研究.不确定加工时间用区间数来表示,以工件提前或者拖期遭受惩罚的可能性的总加权和最小作为优化目标.设计了带精英交叉策略的遗传算法求解此类问题.仿真实验验证了该算法的有效性.计算结果表明,该遗传算法有更快的收敛速度、更高的优化精度和更好的初值鲁棒性.     

车间生产调度问题研究

分析了车间调度问题的类型与特点,总结了调度问题的建模、调度方法与策略,在此基础上讨论了现行车间调度研究中存在的问题与发展趋势。