考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度受生产准备时间和工件批量影响的问题,构建了考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度模型.根据工件批量加工中等量分批方法柔性不足的特点,采用柔性分批方法对工件进行批量划分.提出一种改进的遗传算法,以最小化最大完工时间为优化目标,采用双层编码的方式对模型求解,确定各工件的分批方案和子批工序调度排序方案.通过分析柔性调度案例,验证了该算法的有效性,能够更好地满足实际车间生产要求.     

考虑维护维修活动的单机调度集成模型

针对单机调度过程中设备进行维护维修活动所产生的不可用时间约束问题,采用基于故障率阈值的视情预防维修和基于役龄的小修相结合的混合维修策略,并考虑到预防性维修产生的不可用时间与设备的退化程度和维修次数之间的关系,建立了以工作次序和预防维修的故障率阈值为决策变量、以加工作业的总期望完成时间最小为优化目标的集成模型。运用智能优化算法对问题进行优化求解,并将集成模型与前人的工作进行了比较。实验结果表明,该单机调度集成模型能够缩短加工作业的总期望完成时间,提高生产效率。     

含作业到达时间的单机调度问题的改进算法

研究了以作业完成时间之和最小化为目标函数的单机调度问题，该问题中各作业到达时间可能不同。在对传统启发式算法进行分析的基础上，提出一种改进算法，并给出了算例及其计算结果。大量的随机数据实验的结果表明，该改进算法的性能比传统启发式算法的性能更优。     

考虑加工时间和交货期模糊的批调度问题研究

针对实际生产中存在的时间参数不确定性问题,对单机环境下同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的成批调度问题进行研究。分别用三角模糊数和梯形模糊数表示模糊加工时间与交货期,分析了最小化总延迟的情况下工件的模糊交货期和模糊加工时间的隶属度函数与决策者对该工件的完工时间满意度的函数关系,以满意度为优化目标,建立模糊数学优化模型。设计BFEDD(Best Fit Earliest Due Date)启发式算法,以及改进的殖民地同化策略（殖民地移动）,建立改进的帝国主义竞争算法（IICA,Improved Imperialist Competitive Algorithm）对所研究问题进行求解,最后设计仿真实验验证了算法的有效性。     

[车间调度]一种求解单机总加权延迟调度问题的改进蚁群算法

针对极小化总加权延迟指标下的单机调度问题研究,提出一种基于信息素差异更新的改进蚁群算法。采用基于工件序列的编码方式,并结合修正交货期优先规则改进了启发式信息的设定;引入正负反馈机制来自适应地差异化更新各节点间信息素,同时将成对交换策略用于局部搜索,以进一步改善调度方案质量。结合OR-Library中多个基准实例的仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

考虑调整时间的绿色柔性作业车间调度研究

针对传统绿色车间调度未考虑机床调整时间的问题,对机床在调整模式下和加工模式下的完工时间和总能耗进行了研究.梳理了机床在不同模式下的能耗和完工时间特点,建立了带有调整时间的绿色柔性作业车间调度模型,利用加权归一法将多目标量纲进行了统一,提出了头脑风暴优化算法;采用了多层编码方式,优化了机器选择和工序排序问题;引进了在旧解...     

考虑准备时间和关键目标的柔性作业车间低碳调度研究

针对考虑依赖于顺序准备时间的柔性作业车间低碳调度问题（Flexible job shop low carbon scheduling problem,FJSP）,提出了一种新型帝国竞争算法（Imperialist competitive algorithm,ICA）以充分优化关键目标最大完成时间和总延迟时间的同时持续改进非关键目标总能耗。该算法采用新的同化策略使得帝国内每个解至少存在多个学习对象并区别对待帝国内的最好解和其他殖民地,新型帝国竞争中给出了归一化总成本新定义并引入了殖民国家的全局搜索。通过试验系统地分析了总能耗的恶化程度与关键目标的改善程度之间的关系,并验证了新型ICA在求解所研究低碳FJSP方面较强的优势。     

考虑工件准备时间的Semi-Flow-Shop装配调度问题研究

提出一种类似于Flow-Shop调度问题(FSP)但又区别于FSP的Semi-Flow-Shop装配调度问题(SFSP),即在系列产品的装配中,某些产品可以跳过装配工艺中的几道工序而直接进入下道工序.根据实际情况,同时考虑了工件的准备时间及劳动力资源约束.针对该类问题,以最小化生产周期为目标建立数学模型,并设计了一种改进的双层自适应单亲遗传算法,实例证明该算法具有较高的有效性.     

考虑运输时间柔性作业车间调度问题的快速寻优方法

为了快速获得考虑运输时间的柔性生产调度问题的近优解,进行了快速寻优方法研究。采用运输时间矩阵对析取图模型进行改进,建立了设备选择的多阶段决策方法。建立了考虑运输时间的关键链优化方法,通过邻域搜索快速获得近优解。开发了调度实验系统对上述工作进行验证。实验结果表明,该方法可较稳定地获得近优调度解,并具有较好的计算效率。     

加工时间可变的含多功能机的柔性制造单元调度

考虑了加工时间可变且制造单元中包含多功能机的工件加工调度问题.工件包含前道和后道两道工序,且工序加工时间线性增加.多功能机具有加工工件前、后道工序的能力,建立数学模型,模型的目标是时间最小化最大完工的时间,解的形式为工件加工路径的组合,采用遗传算法和启发式算法进行求解.最后,实验结果显示了所述方法的有效性.     

考虑动态资源和工件批量约束的柔性车间生产调度

针对实际车间生产调度过程中车间设备资源受上一调度周期剩余任务影响、工件批量和加工路径柔性等问题,构建考虑设备动态负荷和工件批量约束的柔性车间生产调度模型。提出双层嵌套式遗传算法:外层遗传算法确定工件批量划分和各子批零件的工艺路径,并设计一种基于设备优选法的解码算子来确定个体对应的批量划分中各子批零件的工艺路径;内层遗传算法确定外层遗传算法个体所对应的工件分批和加工路径约束下的调度方案,调度方案的完工时间和超出交货期时间将反馈到外层遗传算法中,用于综合评估当前分批和加工路径方案的性能,实现综合优化。最后在柔性调度标准案例10×10案例基础上增加批量、交货期、设备资源等约束,对所提模型和算法进行测试,结果表明所提算法在对工件进行合理分批和工艺路径确定的同时,能够优化调度结果,满足产品交货期和设备资源约束。     

考虑工件分批的柔性作业车间调度及求解算法

针对柔性作业车间分批调度问题,建立了考虑工件分批的柔性作业车间调度模型,并提出混合遗传算法用于模型求解。首先,采用改进试探法确定划分的具体批次、柔性批量划分方法确定各个批次的实际批量;其次,采用双层编码机制对工序排序及机器选择同时进行优化,利用GLR机器选择法生成初始解;最后,混合遗传算法利用GA鲁棒性强与ABC算法对初始解依赖性不高、适应性强的特点在解空间内充分搜索较优解,并结合SA出色的局部搜索能力快速收敛到全局最优解。分析表明,改进试探法批次划分与柔性批量划分方法可明显缩短生产周期,同时也证明了所提算法的有效性和可行性。     

考虑设备周期性维护的流水车间生产调度优化算法

针对流水线车间,在考虑周期预防性维护的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标,分别建立了置换车间与非置换车间两种不同情形下的数学优化模型。设计了结合增量式进化策略、局域搜索机制、种群密度管理的混合遗传算法,对问题进行优化求解。提出了以NEH思想为基础的快速启发式算法,该算法结合了邻域搜索与基于解序列破坏重组的广度搜索机制。在不同问题规模下,混合遗传算法的解与CPLEX精确解的对比结果表明:混合遗传算法可有效求解此类问题,而所提出的启发式算法可在保证解的较优性的基础上大幅度提高运算速度。随着工件数量和维护频次的增加,非置换车间的柔性使得其表现相比置换车间更加优异。     

超启发式遗传算法柔性作业车间绿色调度问题研究

针对启发式算法通用性较差的问题,建立了多目标柔性作业车间绿色调度模型,设计了一种超启发式遗传算法对问题进行求解.首先,建立了以最大完工时间和最小能耗为目标的柔性作业车间绿色调度模型,并设计了超启发式遗传算法对模型进行优化求解;然后,对于高层启发式策略采用遗传算法,随机生成初始种群,对种群进行了选择、交叉和变异操作,并且...     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间...     

不相容工件族柔性流水车间批调度算法

热处理是模具生产过程的瓶颈工序。在由淬火和回火两道工序组成的模具热处理柔性流水车间中,工件存在材料类型、到达时间、交货期、重量和优先级差异。在存在差异工件和不相容工件族的条件下,以最小化加权总拖期量为调度目标,提出两种改进启发式算法和一种新的构建启发式算法。并构建另一种典型规则算法对比说明所提算法的有效性。通过大量实验数据验证,结果显示新的构建启发式算法有较好的运算性能,满足企业实际应用需求。     

基于郊狼优化算法的柔性作业车间调度问题

针对传统元启发式算法求解柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)时,存在易陷入局部最优、寻优结果不稳定等缺点,首次将郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)应用到柔性作业车间调度问题中,提出一种基于郊狼优化算法的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,以最大完工时间最小为目标对FJSP进行描述和建模;然后,提出一种基于工序的实数单链编码方式,同时满足FJSP的表达和基于COA的求解,对COA算法流程进行设计,建立一种求解FJSP的COA流程;最后,根据标准算例进行仿真,证明了基于COA求解FJSP的可行性,通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,验证了COA求解FJSP的优越性。     

多充电桩下考虑运载机械释放时间的充电调度

针对柔性自动化物流仓库作业中自动运载机器人K iv a的充电调度问题,构造了以最小化总加权充电完成时间为优化目标的调度模型,该模型可最大化K iv a在仓库作业过程中的使用率.由于此类调度问题的计算复杂性较高,提出了一种新的问题求解近似算法.通过将原复杂充电调度问题分解为若干独立的子问题,应用半定规划求解子问题的半定松...     

柔性车间调度与设备维护的联合优化研究

在现实生产中,生产调度和设备维护具有相互影响的关系,应将两者统筹优化。在理论研究中,柔性车间调度和设备维修决策的联合优化问题尚鲜有研究。为解决这一问题,以车间调度理论和预防性维护理论为基础,建立了柔性车间调度和设备维护的联合优化模型。同时依据问题的特性,设计了求解上述模型的双层编码遗传算法方案。最后通过实例进行仿真,得出了满足总完工时间最小条件下的最优生产和维修方案。通过与独立决策结果对比,证明了联合优化模型和算法的有效性。     

求解具有预防性维护的并行机调度的遗传算法

为了避免设备出现故障对生产造成损失,需对设备进行有效的预防性维护。本文研究了工件带有释放时间的预防性维护的并行机调度问题,以最小化总工期为优化目标。对该问题设计了一个遗传算法进行求解。染色体为工件序列和机器序列,采用最先适配启发式方法确定各工件的最优时间表。数值实验结果表明,本文设计的遗传算法的性能优于简单启发式算法——最短加工时间的最先适配算法,且计算时间是可接受的。