工艺计划与车间作业计划集成系统的研究

分析了现有工艺计划与车间作业计划的系统集成模型,建立了企业生产工艺计划与作业计划的层次结构,提出了面向车间作业计划的动态、分布式工艺计划与车间作业计划集成模型。将工艺计划与基于周期和事件驱动的动态作业计划相结合,把改进的离散化粒子群算法引入车间优化作业计划运算,使集成模型中生产作业计划与控制功能得以实现。实例证明了集成系统的可行性和有效性。     

作业车间多工艺路线批量作业计划优化

提出一种基于遗传算法的作业计划算法,用于解决作业车间的中小批量多工艺加工作业计划的优化问题。在作业计划算法中,提出了一种将工件的子批数量和加工工序包容在一起的染色体编码方法,使得子批数量的确定和子批加工顺序的安排能够被同时优化。以生产周期为目标优化作业计划,将遗传算法和分派规则相结合,通过交叉、变异等遗传操作,得到目标的最优或次优解。最后对算法进行了仿真研究,并给出了算法运行结果,仿真结果表明该算法是可行的。     

制造业车间作业计划与调度研究

车间作业计划（Production Activity Control,PAC）是企业生产计划的最终环节,对制造领域里的经营管理效率起着支撑作用。针对当前企业存在的诸多问题,在系统分析了作业的特点以及对PAC编制的来源及过程的总结基础上,科学地归纳在制造业领域的车间作业计划（PAC）与调度流程,并给出了相应的评价标准和调控措施。     

CAPP与车间作业计划集成的研究

阐述在制造过程中ＣＡＰＰ与车间作业计划之间集成的必要性，分析目前ＣＡＰＰ与车间作业计划集成的方法：在分析式集成方法的基础上，提出分层规划集成的模型，并讨论此模型的系统结构和特点。     

面向并行工程的自动工艺过程设计

ＣＡＰＰ作为产品开发过程的重要环节，在并行工程环境下具有新的内容，根据这一思想构造了面向并行工程的自动工艺过程设计系统的基本框架，ＣＯＰＰ的工作进程受产品开发过程动态模型控制，与上下游功能模块进行信息和功能集成，并根据车间层资源的约束生成柔性的工艺路线。     

改进型数控作业车间计划调度系统的设计与实现

针对数控作业车间计划调度系统存在的问题,提出了4种改进方案,首次融合RACM算法、三级生产计划体系及可执行工序计划等优化算法和理念,采用先进的开发平台和企业级数据库,结合组件化软件开发手段,成功实现了系统的设计与开发,通过在某企业数控车间的成功应用验证了各方案的可行性和实用性,以及系统的可重构性和可扩展性,很好地满足了数控作业车间的计划调度需求.     

改进型数控作业车间计划调度系统的设计与实现

针对数控作业车间计划调度系统存在的问题,提出了4种改进方案,首次融合RACM算法、三级生产计划体系及可执行工序计划等优化算法和理念,采用先进的开发平台和企业级数据库,结合组件化软件开发手段,成功实现了系统的设计与开发,通过在某企业数控车间的成功应用验证了各方案的可行性和实用性,以及系统的可重构性和可扩展性,很好地满足了数控作业车间的计划调度需求。     

基于Plant Simulation的作业车间调度优化研究

针对某公司机械加工车间作业调度效率低、工件排序不合理问题,借助Plant Simulation软件仿真平台进行分析研究。首先建立作业车间调度问题的仿真模型,设计了基于改进工序编码的方式;然后采用遗传算法对该问题进行优化求解,优化最优解质量,得到调度问题的甘特图,提高了作业调度的效率;最后通过实例仿真,说明此方法解决JSSP的可行性和有效性。     

基于仿真的车间作业计划系统研究

基于仿真的车间作业计划系统可以增加系统的透明度,提高计划执行率.针对多品种小批量的生产模式,在eM-Plant软件上提出一种基于离散事件的仿真方案,开发了相应的系统模型和仿真算法,运行仿真系统,得到调度结果,验证所编制的车间计划的可行性.采用上述仿真系统就某军工车间一计划周期的生产任务进行仿真,根据不同优先级的仿真算法,得到合理的车间作业计划.实例证明本系统提高了车间作业计划编制有效性.     

基于客户定制生产的车间作业计划

以某离散型制造企业为对象,建立了一种基于客户定制生产的车间作业计划制定模型并给出相应的算法.通过作业优先级设置和工序时间平衡,达到在短时间内生成可用的作业计划.在此基础上,建立起相应的软件模块功能模型,描述了模块的基本功能.最后讨论了车间作业计划制定模型的局限性并给出了相应的解决方法.     

基于多Agent的Job Shop调度方法研究

针对Job Shop调度问题，提出基于多Agent的车间调度模型，实现调度甘特图的自动生成。在此基础上，设计了多Agent分组协作机制；实现了多目标优化调度，提高了调度优化算法的实用性和优化效果；分析了车间调度中各类干扰因素的特点，实现动态调度，提高了系统的适应性和健壮性。最后给出了实例验证。     

一种求解Job Shop问题的合作型协同进化算法

针对Job Shop调度问题，提出了一种改进的合作型协同进化算法。根据机器数量“自然”分割种群，每个种群对应一台机器，个体以机器前工件的优先列表为编码；将静态繁殖理论引入遗传算子，并通过三种共生伙伴选择方式，利用改进的基于优先列表的G＆T算法解码来评价个体；最后采用一种更新技术和动态群体更新策略来加快算法收敛。通过对Job Shop基准问题的优化，该算法获得了比传统的遗传算法更好的结果。     

一类解决Job Shop问题的改进遗传算法

将遗传算法与模拟退火算法相结合，提出一种有效的混合调度算法。采用4—2选择代替传统的转轮选择方法，既保留了优秀个体叉维持了群体的多样性；采用具有较强突跳能力的模拟退火算法代替传统遗传算法的变并算子，增强了全局探索能力，减小了陷入局部极小值的机会；采用基于关键路径的状态产生函数，缩小了搜索邻域，提高了算法的效率。仿真结果表明，该算法具有较高的求解质量和效率。     

基于POX交叉的遗传算法求解Job-Shop调度问题

通过改进传统的遗传算法求解Job—Shop调度问题。为基于工序的编码提出了一种新的POX交叉算子，并与其他交叉算子进行了比较以显示其高效性。为了保留父代的优良特征和减少遗传算子的破坏性，设计了一种子代交替模式的交叉方式。将提出的改进遗传算法应用于muth and thompson‘s基准问题的实验运行，显示该算法的有效性。     

基于设备可用时间约束的装配作业车间调度规则

为开发自动和手控设备混合的装配作业车间启发式调度算法,设计了装配作业和设备特性相结合的生产调度规则.分析了自动和手控设备的运作特性,以及设备和作业者的日可用时间约束对生产调度所产生的影响.首先以缩短工件平均流程时间和提高自动设备夜间运载率为目标,扩展了最短作业时间优先规则的内涵,设计了最短设备占有时间优先规则的系列;然后考虑了装配作业车间的装配特性,设计了将作业交货期最早优先规则与提出规则相结合的组合规则.经模具生产车间的仿真实验表明,所设计的组合调度规则对平均延期时间和其他相关评价指标具有较优的结果.     

一种实用的单件小批量生产计划调度方法

结合某模具公司生产实际,以应用为出发点,提出了一种生产计划调度方法,该方法采用2层计划,第1层是基于MRP思想将任务分解到工序级,第2层进行车间作业计划,采用基于一组规则的启发式调度方法,将任务下达到各车间,由人工最后确认。     

调整时间与工序顺序相关的Job Shop调度优化方法研究

以多目标多约束Job Shop调度问题为背景，考虑工序调整、作业相似性等特点，利用成组技术和人工智能树，提出了与工序排序有关的调整时间描述方法及其调度规则，给出了此问题的混合整数规划模型，并构造了基于生物免疫机理的调度算法以提高求解此类问题的效果。介绍了保证抗体的多样性和有效性的基于自然数的抗体编码方法和基于抗体浓度的抗体激增和抑制策略。用毛纺后整理车间的一个调度实例和La31案例证明了免疫算法用于求解复杂生产调度问题的速度和效果。     

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。